基于团队协作的敏捷开发方法改进研究的中期报告.docx
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基于密度聚类算法的改进方法研究的中期报告中期报告一、研究背景和意义密度聚类算法是一种基于密度的聚类算法,可以有效地发现不同形状和大小的聚类子空间。然而,传统的密度聚类算法在实际应用中经常遇到以下问题:(1)对于具有不同密度的数据集,很难设置合适的初始参数;(2)对于噪声和异常点,密度聚类算法容易受到干扰;(3)算法的时间复杂度较高,不适用于大规模数据集。为了解决这些问题,对密度聚类算法进行改进和优化具有重要意义。本研究旨在探讨基于密度聚类算法的改进方法,提高其聚类效果和运行效率,并在实际应用中进行验证。二