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数据挖掘中半监督K均值聚类算法的研究的任务书
任务书
一、任务背景
数据挖掘作为一种重要的信息处理手段，被广泛应用于各个领域，比如金融、医疗、教育等。其中，聚类算法作为数据挖掘的基础算法之一，被广泛应用于数据分类、数据分析和数据挖掘等方面中。K均值聚类算法作为一种非常经典的聚类算法，在实际应用中具有非常高的普适性和可行性。但是，在一些特殊情况下，K均值聚类算法的效果不尽人意，比如大数据、高维数据和非线性数据等情况下，K均值聚类算法的效果明显下降。因此，为了提高聚类算法的效果和可靠性，需要对K均值聚类算法进行改进和扩展。
半监督学习作为一种学习范式，通常结合有标记数据和无标记数据来进行学习。在数据量非常大的情况下，很难对所有数据进行标记，但是如果仅仅对少量数据进行标记，则不能完全反映数据分布。因此，如何利用有限的有标记数据和大量的无标记数据对数据进行聚类成为一个重要问题。同时，由于K均值聚类算法对无标记数据的处理能力较弱，因此半监督K均值聚类算法成为一种潜在的解决方案。
二、任务目标
本次研究的主要目标是设计并实现半监督K均值聚类算法，并比较其与传统K均值聚类算法的性能差异，以及与其他聚类算法的优劣比较。
具体而言，研究任务包括如下方面：
1.对半监督学习的概念及算法进行深入阅读和总结，了解半监督K均值聚类算法的现状和发展趋势；
2.设计半监督K均值聚类算法的原理和计算方法，实现算法，并测试算法的收敛性和效果；
3.与传统K均值聚类算法进行实验比较，分析算法的优劣和适用性；
4.与其他聚类算法（如谱聚类、层次聚类、DBSCAN等）进行比较，总结各算法的特点和适用领域；
5.分析半监督K均值聚类算法的发展方向，探索算法的扩展和应用。
三、任务要求
1.熟练掌握K均值聚类算法、半监督学习的基本概念和算法，并具备扎实的数学和计算机基础；
2.具有较强的编程能力，能够使用Python等编程语言实现所设计的算法，并能够进行实验和性能评估；
3.具有较强的团队合作能力，能够与导师和同学进行沟通交流，及时反馈和解决问题；
4.任务完成后，需要制作详细的实验报告和PPT，并且能够进行口头报告和答辩。
四、任务时间安排
本次研究的时间安排如下：
1.第1-2周：进行文献阅读和算法学习；
2.第3-5周：设计并实现半监督K均值聚类算法，并进行调试测试；
3.第6-7周：进行算法性能比较实验，并总结比较结果；
4.第8-9周：进行与其他聚类算法的比较研究；
5.第10-11周：撰写实验报告和制作PPT；
6.第12-13周：口头报告和答辩。
五、参考文献
1.Zhu,X.,&Ghahramani,Z.(2002).Learningfromlabeledandunlabeleddatawithlabelpropagation.Technicalreport,CarnegieMellonUniversity,2.
2.Zhou,Z.H.,Li,M.,&Chen,H.(2004).Semi-supervisedlearningonlargegraphs.AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,16,1449-1456.
3.Zhu,X.(2007).Semi-SupervisedLearningLiteratureSurvey.ComputerScienceTechnicalReport1530,UniversityofWisconsin-Madison,USA.
4.Dhillon,I.S.,Mallela,S.,&Kumar,R.(2003,August).Adivisiveinformation-theoreticfeatureclusteringalgorithmfortextclassification.InJournalofMachineLearningResearch(pp.1265-1287).