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基于鲁棒非负矩阵分解的聚类方法研究的中期报告
中期报告：基于鲁棒非负矩阵分解的聚类方法研究
一、研究背景及意义
聚类作为数据挖掘中重要的技术手段，在各个领域都有广泛的应用。在聚类过程中，数据的表达方式对聚类效果至关重要。常见的数据表达方式包括原始数据表、主成分分析（PCA）和非负矩阵分解（NMF）等方法。其中，NMF作为一种约束非负数据的分解方法，在聚类中得到了广泛的应用。
然而，NMF方法在实际应用中也存在着一些问题。对于数据中存在的异常值或数据噪声，NMF方法的结果容易受到影响，从而导致聚类结果不准确。为了解决这个问题，本研究拟基于鲁棒NMF方法进行聚类分析，提高聚类方法的鲁棒性和准确性。
二、研究内容和进展
本研究采用的数据集为来自UCI数据仓库的Wine数据集。该数据集包含13个特征变量和3个类别标签变量。首先，对数据进行预处理，包括变量标准化和离散化等操作。然后，在原始数据矩阵上进行NMF分解，利用分解后的特征矩阵进行聚类分析。在聚类过程中，采用基于鲁棒统计的方法进行异常值检测，以提高聚类结果的鲁棒性和准确性。
目前，已经完成了预处理和NMF分解部分的实验内容，初步获得了分解后的特征矩阵和聚类结果。同时，也初步完成了鲁棒统计方法的编写和测试。测试结果表明，该方法能够有效地提高NMF聚类方法的鲁棒性和准确性。
三、下一步工作
下一步工作将会开展如下内容：
1.基于鲁棒统计的异常值检测和处理方法的进一步优化和调整。
2.利用优化后的异常值检测方法，对Wine数据集进行聚类分析，并对聚类结果进行评估。
3.比较本研究提出的基于鲁棒NMF方法和传统NMF方法在聚类分析中的效果和差异。
四、研究结论
本研究拟基于鲁棒NMF方法进行聚类分析，以提高聚类方法的鲁棒性和准确度。通过初步实验，发现鲁棒NMF方法在聚类分析中具有很好的效果。进一步优化和调整鲁棒统计方法后，可以进一步考察鲁棒NMF方法的实用性和推广性，为聚类分析领域提供更加高效和准确的数据分析方法。