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基于密度方法的XML文档聚类研究的中期报告
这是一份关于基于密度方法的XML文档聚类研究的中期报告。
研究背景：
XML文档作为一种重要的数据交换格式，在Web应用中得到广泛应用。XML文档可以包含非常复杂的数据结构，这使得对于大规模的XML文档集合进行分析和处理变得困难。使用聚类技术可以将文档集合聚类成多个类别，从而更加方便地进行数据分析和处理。
研究目的：
本研究旨在研究基于密度方法的XML文档聚类算法。通过对不同的聚类参数进行调整，找到最优的聚类结果，并与其他聚类算法进行比较，从而验证该算法的有效性。
研究方法：
本研究将采用基于密度方法的聚类算法，具体而言，将采用DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）算法。该算法将数据点分为核心点、边界点和噪音点三类，通过密度和邻域距离来确定各点所属的类别。本研究将基于DBSCAN算法设计XML文档聚类算法，通过对不同的聚类参数进行调整，找到最优的聚类结果。
预期成果：
本研究预计可以设计出一种基于密度方法的XML文档聚类算法，通过对聚类参数进行调整，可以得到较好的聚类结果。与其他聚类算法进行比较，并验证本算法的有效性。
研究进展：
当前，我们已经完成了XML文档预处理工作，包括XML文档的解析、去除停用词、提取关键词等。同时，我们已经基于DBSCAN算法设计了XML文档聚类算法，现正对不同的聚类参数进行实验，以找到最优的聚类结果。
结论：
基于密度方法的XML文档聚类算法可以很好地对XML文档进行聚类，同时该算法不受K值的影响，可以自动确定聚类的数目。我们预计实验结果将证明该算法的有效性。