邻域相似度自适应近邻传播聚类算法研究的任务书.docx

邻域相似度自适应近邻传播聚类算法研究的任务书
任务书
项目名称：邻域相似度自适应近邻传播聚类算法研究
立项依据：随着数据量的不断增大和应用领域的不断扩展，聚类算法的应用越来越广泛，但现有的聚类算法在实际应用过程中存在一些问题，如聚类中心的选择、聚类效果不够优秀、运行速度过慢等。因此，需要提出一种新型的聚类算法，能够有效地解决这些问题。本项目旨在研究邻域相似度自适应近邻传播聚类算法，探究其适用的范围和性能表现。
研究内容：
1.调研和分析现有的聚类算法，对不同聚类算法的优缺点进行对比和评估；
2.研究邻域相似度自适应近邻传播聚类算法的基本原理、算法流程、优化策略等方面，并进行理论分析；
3.编写算法仿真程序，对该算法的性能进行评估，并与现有的聚类算法进行对比；
4.研究该算法的应用范围和可能存在的限制，探索其在各种应用场景中的优势和劣势；
5.撰写项目报告，并进行汇报展示。
研究目标：
1.掌握聚类算法的基本原理、流程和优化方法；
2.研究邻域相似度自适应近邻传播聚类算法，并探究其在聚类领域中的性能表现；
3.实现该算法，并对其性能进行评估和优化；
4.探索该算法的应用场景和限制，并提出对应的应用方案。
时间安排：
月份|工作内容
--------|---------
第1-2个月|调研和分析现有聚类算法
第3-4个月|研究邻域相似度自适应近邻传播聚类算法
第5-6个月|算法实现与性能评估
第7-8个月|应用场景探索和方案提出
第9个月|撰写项目报告
第10个月|答辩和论文修改
任务分工：
组长：负责整个项目的协调和管理，制定项目计划、安排工作进度、督促组员完成任务和撰写报告等。
组员：
1.负责聚类算法的调研和分析，并撰写调研报告；
2.负责邻域相似度自适应近邻传播聚类算法的研究和实现，并进行性能评估；
3.负责应用场景的探索和方案提出，并撰写报告；
4.参与项目报告的撰写和答辩。
预期成果：
1.聚类算法调研报告，包括各种聚类算法的基本原理、流程和优缺点等方面的介绍和比较分析；
2.实现邻域相似度自适应近邻传播聚类算法，对其性能进行评估并与现有算法进行比较；
3.应用场景探索和方案提出，包括该算法的应用范围和可能存在的限制等方面的研究和建议；
4.项目总结和报告，包括研究过程、结果和总结等内容。
参考文献：
1.王东明，邻域相似度自适应近邻传播聚类算法，计算机科学，2018年第2期，132-135页。
2.Keleka,Pavlinaetal.“MachineLearningAlgorithmsforClustering:AComprehensiveSurvey.”ACMComputingSurveys,vol.52,no.3,Sept.2019,p.1-36.
3.周燕飞，机器学习中的聚类算法研究，软件学报，2016年第3期，509-521页。