1． 设计一个小型智能信息处理系统，具有如下功能： 1)模拟实现数据挖掘分类器。帮助学生理解各类分类算法的工作原理和实现过程。 2)模拟实现基于粗糙集理论的数据分析方法。帮助学生理解粗糙集下、上近似集的定义，掌握属性约简算法。 3)模拟实现无监督聚类算法。帮助学生理解层次聚类算法、K 均值算法、模糊聚类算法等

这是一个非常有趣和实用的项目！以下是一个简单的系统设计：

1. 数据挖掘分类器

该分类器可以使用多种算法实现，例如决策树、神经网络、支持向量机等。系统应该提供用户界面，使用户可以上传一个数据集并选择一个分类算法来运行。系统应该输出分类器的结果，并显示分类器如何进行决策。

2. 基于粗糙集理论的数据分析方法

该方法可以帮助用户理解粗糙集下、上近似集的定义，并掌握属性约简算法。系统应该提供用户界面，使用户可以上传一个数据集并选择要运行的算法。系统应该输出结果，并解释粗糙集理论如何应用于数据分析。

3. 无监督聚类算法

该算法可以帮助用户理解层次聚类算法、K 均值算法、模糊聚类算法等。系统应该提供用户界面，使用户可以上传一个数据集并选择要运行的算法。系统应该输出结果，并解释聚类算法如何对数据进行聚类。

总体来说，该系统应该具有用户友好的界面，使用户可以轻松上传数据集并选择要运行的算法。系统应该输出易于理解的结果，并解释算法的工作原理。此外，该系统还应该提供一些教育资源，例如视频教程和练习题，帮助用户更好地理解数据挖掘、数据分析和聚类算法。