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面向高维数据的聚类算法研究的任务书
一、课题背景
随着大数据时代的来临，数据的规模和维度不断增加，传统聚类算法难以满足高维数据的聚类需求。高维数据通常表现为大量冗余信息和高维稀疏性，传统聚类算法对于这些特征的处理效果较差，因此需要发展面向高维数据的聚类算法，解决高维数据的聚类问题。本课题旨在研究面向高维数据的聚类算法，开发适用于各种高维数据的聚类算法。
二、研究内容
1.综述高维数据聚类算法的发展现状和研究现状。
2.分析高维数据的特点，包括稀疏性、维度灾难、噪声等，提出面向高维数据的聚类算法的设计思路。
3.提出基于密度聚类思想的高维数据聚类算法，目的是降低维度特征和噪声数据的影响。
4.提出基于子空间聚类思想的高维数据聚类算法，目的是解决高维数据维度灾难的问题。
5.提出基于流形学习思想的高维数据聚类算法，目的是解决高维数据稀疏性的问题。
6.开发高维数据聚类算法实现代码，并在大规模高维数据集上进行实验，比较不同算法在不同维度、不同密度、不同噪声下的聚类效果。
三、研究意义
1.为数据密集的产业提供了有力的决策支持。比如金融行业、医疗行业等。
2.为数据挖掘、机器学习等领域提供新的算法思路。
3.为大数据时代提供了新的解决方案，更好地解决高维数据聚类问题。
四、预期目标
1.熟练掌握高维数据聚类相关知识，能够独立开发高维数据聚类算法。
2.通过对现有算法和自行开发算法在高维数据集上的比较实验，提出了一些有关高维数据聚类的通用性规律。
3.在相关学术期刊上发表高质量的学术论文，并参加有关科学研究活动，获得丰富的科研经验。
五、预期成果
1.面向高维数据的聚类算法的论文数篇。
2.多个高维数据集的聚类实验结果和分析报告。
3.项目成果的代码实现。
4.相关学术报告和研究论文。
六、参考文献
1.Zhang,T.,&Ramakrishnan,R.(2017).Clusteranalysis:basicconceptsandalgorithms.Handbookofstatisticalanalysisanddataminingapplications,385-477.
2.Bhatia,K.,&Jain,V.(2016).ASurveyonDensityBasedClusteringTechniquesforHighDimensionalData.InternationalJournalofComputerApplications,135(3),7-10.
3.Kang,H.,&Kim,K.I.(2016).Subspaceclusteringbasedonsparserepresentationandlow-rankapproximation.PatternRecognition,58,200-220.
4.Kong,X.W.,&Dai,H.X.(2018).Correlation-preservingdimensionalityreductionforclusteringhigh-dimensionaldata.Knowledge-BasedSystems,147,36-47.
5.Chen,Y.,Gan,Y.,Wang,H.,Li,J.,&Wu,X.(2017).Unsupervisedfeatureselectionforhigh-dimensionaldatabasedonself-representationandlow-rankapproximation.InformationSciences,375,151-169.