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基于目标函数的模糊聚类新算法及其应用研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着信息技术的飞速发展，大数据分析成为了众多研究领域的热点问题之一。在数据挖掘领域中，聚类算法是处理大规模数据的核心技术之一。然而，传统的聚类算法存在着一些问题，例如样本存在不确定性，难以确定聚类中心等等。因此，基于模糊聚类的算法被提出，来应对这些问题。模糊聚类的算法能够将不确定性与随机噪声纳入聚类过程中，从而提高聚类的质量。
本研究致力于探索基于目标函数的模糊聚类新算法，并应用于实际数据集上，从而实现数据分类和分析。
二、研究内容
本研究主要围绕以下几点展开：
1.研究不同的目标函数，使其能够更加准确地衡量聚类效果；
2.探索基于目标函数的模糊聚类的优化方法，在算法运行时能够自适应地调整模糊参数；
3.采用UCI数据集对算法进行实验，并将结果与其他算法进行比较和分析；
4.将算法应用于实际的数据集，并验证其在实际应用中的效果。
三、研究方法
本研究采用实验与理论相结合的研究方法，具体如下：
1.收集并整理现有的聚类算法，并从中选择适合本研究的算法作为比较基准；
2.设计并实现基于目标函数的模糊聚类算法，并在UCI数据集上进行实验，进行结果分析和算法改进；
3.将算法应用于实际数据集上，进行实验验证和分析；
4.在实验过程中使用MATLAB等工具进行编程和分析。
四、研究时间计划
研究时间：2021年7月至2022年6月
1.前期准备（1个月）
2.文献综述（2个月）
3.算法设计和实现（3个月）
4.实验设计和数据分析（4个月）
5.论文撰写（2个月）
6.论文修改和答辩（2个月）
五、预期成果
1.针对现有的聚类算法进行了深入的综述和分析；
2.设计出基于目标函数的模糊聚类新算法，并对其进行了验证，实现了数据的有序分类和分析；
3.将新算法应用于实际数据集，验证其在实际应用中的有效性。
六、参考文献
[1]J.C.Bezdek,PatternRecognitionwithFuzzyObjectiveFunctionAlgorithms.NewYork:PlenumPress,1981.
[2]董丽,高琪.基于模糊聚类的数据挖掘算法[J].计算机科学与探索,2007(5):403-428.
[3]何冰兵,林伟鹏,龚繁荣.基于模糊聚类的图像分割研究[J].浙江大学学报(理学版),2010(4):442-449.
[4]邓群,陈咏晖,智汐,等.基于模糊聚类和生物启发式算法的图像分割[J].中国图象图形学报,2017(4):624-632.