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混合属性聚类融合及数据流聚类算法研究的中期报告
中期报告：
一、研究背景
随着大数据时代的到来，数据聚类算法作为一种重要的数据分析和挖掘技术，正越来越受到关注和应用。然而，在实际应用中，由于数据种类的多样性和属性的异构性，传统的聚类算法往往难以有效地处理这些数据。因此，混合属性聚类融合及数据流聚类算法的研究成为了当前学术界和工业界的热点问题。
二、研究内容
1、混合属性聚类融合算法的研究
在数据分析和挖掘中，数据常常包含多种属性，如连续性、离散性、文本性等，而这些属性往往需要不同的聚类算法来处理。因此，我们提出了一种混合属性聚类融合算法，通过将不同属性的数据分别聚类，然后将聚类结果融合起来得到最终的聚类结果。我们在测试数据集上验证了该算法的有效性和稳定性。
2、数据流聚类算法的研究
传统的聚类算法往往需要将整个数据集加载到内存中进行计算和处理，然而，随着数据规模的不断增大，这种计算方式的效率和可扩展性越来越差。因此，我们提出了一种基于数据流的聚类算法，通过利用数据流的特性，将数据集划分成多个数据块，在每个数据块上进行分布式计算和聚类。我们在测试数据集上验证了该算法的可行性和优越性。
三、下一步工作
1、进一步完善混合属性聚类融合算法的实现和优化，提高算法的性能和稳定性。
2、实现数据流聚类算法的分布式计算，验证其在大数据环境下的可扩展性和效率。
3、在实际应用中，应用混合属性聚类融合算法和数据流聚类算法处理实际数据集，验证其在实践中的应用效果和实用价值。