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基于特征选择的增量聚类算法研究的开题报告
一、选题背景
随着数据量的不断增大和数据类型的不断丰富，聚类算法在数据挖掘中的重要性也越来越突出。聚类算法是根据数据间的相似度或距离将数据分组，使得同一组中的数据彼此相似度高，不同组之间则相似度低。然而，随着聚类数据量的增大，传统的批量聚类算法在效率和可扩展性上存在一些局限性。在某些情况下，数据可能会不断流入，因此需要一种增量聚类算法来持续地更新和维护聚类结果。
特征选择是另一个重要的问题，它可以帮助选择最具有代表性和显著性的特征，从而减少冗余数据和噪声数据对聚类结果的影响。因此，在实际应用中，多个特征选择和增量聚类算法常常需要联合使用。
二、选题意义
基于特征选择的增量聚类算法可以有助于高效地处理大规模数据，并且通过选择最具代表性的特征来提高聚类结果的准确性。这种算法在实际应用中有很广泛的应用，比如社交网络分析、文本分类、图像处理等领域。
三、相关研究分析
现有的增量聚类算法主要分为以下几类：
1.确定性增量聚类算法：只能处理新增数据的情况，不能处理数据删除的情况。
2.随机性增量聚类算法：通过随机选择样本进行训练，具有高效的特点，但精度有一定的下降。
3.基于网格的增量聚类算法：将已经聚类好的簇分割成网格，然后将新增数据分配到网格中，可以有效地处理新增数据和已有数据的删除。
在特征选择方面，主要使用的方法有：
1.过滤方法：通过对特征进行评估，然后根据评估结果进行特征选择。
2.封装方法：利用某个聚类算法作为特征选择的评估函数，然后使用搜索算法进行特征选择。
3.嵌入方法：在聚类算法中增加特征选择部分。
四、研究内容
本文的主要研究内容为：基于特征选择的增量聚类算法。通过选择最具有代表性和显著性的特征，来提高聚类结果的准确性，同时通过增量聚类算法来处理新增数据和删除数据。具体包括以下几个部分：
1.研究特征选择算法，分析其优缺点，并选择最具有代表性的特征选择算法。
2.研究增量聚类算法，分析其优缺点，并选择最适用于特征选择的增量聚类算法。
3.设计并实现基于特征选择的增量聚类算法。
4.进行实验验证，比较所设计的算法和现有算法的效果，并分析算法的优点和不足之处。
五、研究方法
1.阅读文献资料，了解常用的特征选择和增量聚类算法。
2.分析不同的特征选择和增量聚类算法的优缺点，并确定适合此项研究的算法。
3.设计并实现基于特征选择的增量聚类算法，并进行实验验证。
4.对实验结果进行比对分析，总结算法的优点和不足，并提出改进建议。
六、预期成果
1.设计并实现基于特征选择的增量聚类算法。
2.提高聚类结果的准确性，并提高算法的效率和可扩展性。
3.验证算法的优点和不足，并提出改善方案。
七、研究难点
本文的研究难点主要在于：如何在特征选择和增量聚类算法之间达到良好的比较平衡。在特征选择方面，可能会存在过滤和封装之间的选择，这需要进行深入的比较分析。在增量聚类算法方面，需要考虑如何处理删除数据的情况，并且如何在迭代过程中更新已经聚类好的结果。
八、研究计划
计划中的进度如下：
1.第一年：
a.阅读文献资料，确定研究内容和方法。
b.研究特征选择和增量聚类算法，分析其优缺点。
c.研究已有的增量聚类算法，并选择最适合特征选择的算法。
2.第二年：
a.设计并实现基于特征选择的增量聚类算法。
b.进行实验验证，比较所设计算法与现有算法的效果。
3.第三年：
a.分析实验结果，总结算法的优点和不足，并提出改善方案。
b.撰写毕业论文和学术论文。
九、参考文献
1.H.ParkandK.Shim.Incrementalclusteringalgorithms:Areview.InStatisticalAnalysisandDataMining,vol.9,no.1,pp.3–15,2016.
2.J.HanandM.Kamber.Datamining:Conceptsandtechniques.MorganKaufmannPublishers,2001.
3.S.Rudolph,D.Raab,andK.Kersting.Efficientincrementalclusteringindynamicdatastreams.InProceedingsoftheEuropeanConferenceonMachineLearningandPrinciplesandPracticeofKnowledgeDiscoveryinDatabases,pp.421–436,2014.
4.L.LiandD.Tao.Featureselectionforhigh-dimensionaldata:Afastcorrelation-basedfiltersolution.InProceedingsoftheInter