基于改进粒计算的K-medoids聚类算法研究任务书.docx
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基于改进粒计算的K-medoids聚类算法研究任务书一、研究背景随着信息技术的快速发展和数据量的不断增长,数据挖掘技术被广泛应用于各个领域。其中,聚类分析作为数据挖掘技术的一种重要方法,可以将相似的数据点归为一个类别,帮助人们更好地理解数据之间的联系和特性。K-medoids算法是一种常用的聚类算法,它通过选择类别的中心点(medoid)来保证聚类结果的准确性和可解释性。然而,传统的K-medoids算法存在一些问题。首先,该算法对于噪声数据较为敏感,对初始类别的选择也非常依赖。其次,相似性度量方式的选取
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基于BIRCH改进算法的文本聚类研究的任务书任务书项目名称:基于BIRCH改进算法的文本聚类研究任务背景:随着互联网的发展和普及,我们可以通过互联网获得大量的文本数据,这些数据具有海量、高噪声、多样性等特点,需要对其进行分析和处理。而文本聚类作为一种数据挖掘技术,可以针对文本数据进行分类和有目的的分析,是目前研究的热点之一。BIRCH是一种主要应用于大规模数据集的聚类算法,其具有快速、高效的优点。但是,BIRCH算法仍然存在一些问题,例如聚类结果对初始核心点的依赖性较大,容易产生负面影响。因此,本项目将在