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迭代加权的稀疏子空间聚类的任务书
一、任务描述
迭代加权的稀疏子空间聚类是一种经典的数据挖掘方法，它可用于处理高维稀疏数据的聚类问题。本次任务旨在探究并实现迭代加权的稀疏子空间聚类算法，要求完成以下目标：
1.理解迭代加权的稀疏子空间聚类的基本原理及其适用范围；
2.学会使用Python编程语言实现迭代加权的稀疏子空间聚类算法；
3.掌握算法的评价指标及其实现方法，并对实验结果进行分析和解释。
二、任务要求
1.阅读并理解相关文献，深入了解迭代加权的稀疏子空间聚类算法的基本原理、主要优势和不足之处，熟悉其适用范围。
2.学习Python编程语言的基本语法和相关库的使用，掌握NumPy、SciPy、Scikit-learn等常用库的使用方法。
3.实现迭代加权的稀疏子空间聚类算法，可参考已有的相关实现，深入理解并掌握其实现的具体细节。
4.实现聚类算法的评价指标，可用包括SSE、轮廓系数、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数等常用的评价指标。
5.对实验结果进行分析和解释，比较迭代加权的稀疏子空间聚类算法和其他主流聚类算法的性能、优缺点等方面的差异。
6.撰写实验报告，总结掌握的知识和技能，记录实现过程、实验结果并分析其合理性。
三、实验步骤
1.确定数据集：
选择适当的高维稀疏数据集（如手写数字数据集、文本数据集等），并将其划分为聚类算法所需的训练集与测试集。
2.实现迭代加权的稀疏子空间聚类算法：
了解并掌握迭代加权的稀疏子空间聚类的基本原理和具体实现方法，使用Python编程语言实现该算法。
3.实现聚类算法的评价指标：
了解并掌握聚类算法的常用评价指标，如SSE、轮廓系数、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数等，使用Python编程语言实现这些指标的计算方法。
4.对实验结果进行分析和解释：
比较迭代加权的稀疏子空间聚类算法和其他主流聚类算法的性能、优缺点等方面的差异。通过分析实验结果，解释算法的性能特点，并探究算法改进的可能性和方向。
5.撰写实验报告：
总结实验过程、实验结果并分析其合理性。报告应包含以下内容：实验目的、实验步骤、实现细节、实验结果及分析。同时，应清晰地表述实验所涉及的原理和具体操作过程。
四、参考文献
[1]Yang,J.,Zhang,D.,&Frangi,A.F.(2010).Two-stagesparsecodingforunconstrainedfacerecognition.InComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2010IEEEConferenceon(pp.2115-2122).IEEE.
[2]You,C.,Robinson,D.P.,&Vidal,R.(2011).Scalablesparsesubspaceclusteringbyorthogonalmatchingpursuit.InComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2011IEEEConferenceon(pp.3425-3432).IEEE.
[3]Wang,H.,Yan,S.,&Li,S.Z.(2010).Multi-tasksparselearningwithapplicationtoclusteringandcollaborativetagging.InComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2010IEEEConferenceon(pp.3449-3456).IEEE.
[4]袁立宇.基于迭代加权计算的聚类算法[J].计算机工程与设计,2011,32(2):365-369.