面向分类数据的聚类算法研究的中期报告.docx

面向分类数据的聚类算法研究的中期报告
一、研究背景
分类数据聚类是一种特殊的聚类，其数据由多个类别组成，常见的实例有文本分类、图像聚类等。与数值数据不同，分类数据的特征通常是一些离散值或者符号，这种特征的相似性衡量较为困难，传统的聚类算法无法直接用于分类数据聚类。因此，开展面向分类数据的聚类算法研究具有重要意义。
二、研究内容
本文研究面向分类数据的聚类问题，采用基于距离的聚类算法（Distance-basedclusteringalgorithms）为主要研究方法，研究内容包括以下几点：
1、分类数据的相似性度量
分类数据的特征通常是离散值或符号，传统的欧氏距离等距离度量方法不适用于分类数据。因此，需要设计新的分类数据相似性度量方法。本文研究了三种常用的分类数据距离度量方法：简单匹配系数(SMC)、Jaccard系数和余弦相似度，并进行了比较研究，从而确定了最适合分类数据聚类的相似度度量方法。
2、基于距离的分类数据聚类算法
本文研究了DBSCAN算法和K-Medoids算法两种基于距离的分类数据聚类算法，并针对它们的优缺点进行比较分析。在此基础上，本文提出了一种改进的基于距离的分类数据聚类算法，该算法综合考虑SMC与余弦相似度，并采用K-Medoids聚类方法进行优化，能有效地处理分类数据聚类问题。
3、实验分析
为了验证所提出的算法的有效性，本文采用多组具有代表性的分类数据集进行实验分析。实验结果表明，所提出的算法与现有算法相比，在分类数据聚类问题上具有较高的聚类准确性。
三、研究意义
本文研究了基于距离的分类数据聚类问题，提出了一种改进算法，并在实验中验证了其有效性。这对于分类数据聚类领域的研究具有重要意义，可以为其他领域如数据挖掘、文本分类等提供参考。此外，本文所提出的算法也可能对人脸识别、图像识别等领域有所启示。