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基于最小生成树的聚类算法研究的开题报告
一、题目：
基于最小生成树的聚类算法研究
二、研究背景和意义：
数据挖掘已经成为了一个重要的研究领域，并且在许多应用中已经得到了广泛的应用，比如市场分析、金融风险控制、医学诊断等。在数据挖掘中，聚类是一个常用的方法之一，用于将大量数据分成不同的类别，以提供更好的数据可视化和预测。最小生成树则是一个图论中的重要概念，被广泛应用于图像处理、网络设计和生物信息学等领域。将最小生成树与聚类算法相结合，可以得到一个新的聚类算法，在实际应用中有很高的价值。
三、研究目的：
本研究的目的是将最小生成树应用于聚类算法中，探索一种新的数据聚类方法，并在实际数据集上进行测试和评估。
四、研究方法：
本研究将采用以下方法：
1.收集和整理有关最小生成树算法的文献资料，并研究其相关算法理论。
2.结合聚类算法的基本思想和方法，探究如何将最小生成树应用于数据聚类中。
3.选择适当的数据集进行测试和评估，比较最小生成树聚类算法与其他聚类算法的优缺点，并分析产生差异的原因。
4.根据实验结果，总结经验和规律，寻找优化方法，并对算法进行改进和扩展。
五、预期成果：
本研究预计能够得到以下成果：
1.提出一种基于最小生成树的聚类算法，将其应用于数据聚类中，并与其他聚类算法进行比较。
2.实验评估结果表明，最小生成树聚类算法具有一定的优势，并且可以适用于各种类型的数据集。
3.通过对算法的改进和扩展，提高算法的聚类准确性和效率，从而实现算法的优化和推广应用。
六、可行性分析：
本研究的可行性在于：
1.具有一定理论基础。
2.数据集充足，可以在实际应用中进行测试和验证。
3.研究团队的能力与资源足够支持研究的实施。
七、研究计划：
1.2021.9-2021.11：收集和整理有关最小生成树算法和聚类算法的文献资料，并进行理论研究。
2.2021.12-2022.3：选择适当的数据集进行测试和评估，比较最小生成树聚类算法与其他聚类算法的优缺点，并分析其优劣之处。
3.2022.4-2022.6：对算法进行改进和扩展，提高算法的聚类准确性和效率。
4.2022.7-2022.9：撰写论文，进行答辩，并进行实验结果的总结和分析。
八、参考文献：
[1]HanJiawei,KamberMicheline,(2011),Datamining:conceptsandtechniques,MorganKaufmannPublishers.
[2]张智勇.最小生成树算法在聚类中的应用研究[D].吉林大学,2008.
[3]DasguptaS.,(2006),Theoreticalcomputerscience:algorithmsandcomplexity,Springer.
[4]胡素君,盛昭瑞.基于最小生成树和聚类算法的网页链接分析[J].计算机应用,2004,24(4):821-824.
[5]LiShaotang,etal.,(2011),Theimplementationofclusteranalysisinthefieldofdatamining.AdvancedMaterialsResearch,224-225(1):114-119.