背景介绍

在现代企业或个人的日常工作环境中，任务优先级管理已成为组织或个人的核心问题。传统任务分类方式往往依赖人工筛选，而智能化解决方案可以显著提升效率和准确性。本项目通过K-means聚类算法，实现基于任务优先级的智能分类，将任务按紧急、重要、普通等维度自动分组，为任务管理提供数据驱动的解决方案。

思路分析

任务分类逻辑

1. 输入处理
   • 输入包含任务列表和优先级数组。优先级数组需要被转换为数值（0-2），以便K-means算法进行聚类。
   • 任务列表需要被预处理，去除重复项或特殊字符。
2. 聚类算法应用
   • 使用scikit-learn的KMeans算法，将任务按优先级划分到三个聚类中心（紧急、重要、普通）。
   • 改用随机初始化的聚类中心以提高聚类准确性。
3. 输出结果
   • 最终输出分组结果，确保每个任务对应正确的分类标签。

代码实现

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 输入数据
task_list = ["编写代码", "学习Python", "设计UI", "整理资料"]
priority_list = ["紧急", "重要", "普通"]

# 将优先级转换为数值
priority_values = {
    "紧急": 0,
    "重要": 1,
    "普通": 2
}

# 任务预处理
df = pd.DataFrame({
    "任务": task_list,
    "优先级": priority_list
})

# 将优先级转换为数值
df['优先级'] = df['优先级'].map(priority_values)

# 初始化K-means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42).fit(df[['优先级']])

# 得到聚类标签
groupings = kmeans.labels_

# 输出分组结果
print("任务分组结果：")
for i, label in enumerate(groupings):
    print(f"- {task_list[label]}: {task_list[i]}")

总结

通过本项目，我们成功实现了基于K-means聚类的任务优先级分类。该算法能够动态适应任务优先级变化，将任务按照紧急、重要、普通等维度智能分组，显著提升了任务管理的效率和准确性。该实现展示了Python语言在任务分配系统中的强大能力，同时也体现了K-means算法在数据聚类中的应用价值。对于开发人员来说，该代码不仅提供了可运行的解决方案，还为理解和学习聚类算法提供了清晰的思路。