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局部密度聚类算法研究的任务书
任务书
1.研究背景
局部密度聚类算法是一种聚类算法，具有对密度不均匀的数据有效聚类的能力。它通过计算每个数据点周围邻近的密度来确定样本的局部密度，并且根据局部密度之间的差异性进行聚类。由于局部密度聚类算法在噪声和离群值的处理上具有较好的鲁棒性，因此在实际应用中被广泛使用。然而，尽管局部密度聚类算法有很多优点，但它也存在一些挑战和问题，例如如何选择合适的参数和如何解决高维数据下的聚类问题等。
2.研究目的
本研究的目的是深入研究局部密度聚类算法，并针对其存在的问题和挑战进行探究和改进。具体研究目标包括：
a.分析和比较不同的局部密度聚类算法，了解它们的原理、优势和不足之处。
b.分析局部密度聚类算法在高维数据聚类中的表现，并提出相应的解决方案。
c.探索如何选择合适的参数来优化局部密度聚类算法的性能。
d.提出一种改进的局部密度聚类算法，以提高聚类效果和鲁棒性。
3.研究内容和方法
a.调研和分析：对局部密度聚类算法进行调研和分析，包括基于密度的聚类算法、DBSCAN算法、OPTICS算法等，并比较它们的优缺点。
b.数据预处理：对数据进行预处理，包括数据清洗、数据降维等，以减少数据维度对局部密度聚类算法的影响。
c.参数选择：通过实验和分析，确定合适的参数值，以优化局部密度聚类算法的性能。
d.算法改进：根据实际需求，提出一种改进的局部密度聚类算法，用于解决高维数据聚类问题，并评估其聚类效果和鲁棒性。
e.实验评估：通过使用真实数据集和人工数据集进行实验，评估不同算法和改进算法的聚类效果，并比较它们的性能。
4.研究计划和进度安排
a.第一阶段（1-2个月）：完成局部密度聚类算法的调研和分析工作，掌握基本概念和算法原理。
b.第二阶段（2-3个月）：进行数据预处理工作，包括数据清洗和数据降维等。
c.第三阶段（2-3个月）：进行参数选择工作，通过实验和分析确定合适的参数值。
d.第四阶段（3-4个月）：提出改进的局部密度聚类算法，并进行实验评估。
e.第五阶段（2个月）：撰写研究论文，准备答辩和汇报材料。
5.预期成果
a.完成局部密度聚类算法的调研和分析报告，包括不同算法的比较和评估。
b.提出一种针对高维数据聚类的改进的局部密度聚类算法，并评估其聚类效果和鲁棒性。
c.发表相关的研究论文，并准备相关的答辩和汇报材料。
6.参考文献
1.Ester,M.,Kriegel,H.P.,Sander,J.,&Xu,X.(1996).Adensity-basedalgorithmfordiscoveringclustersinlargespatialdatabaseswithnoise.InKdd(Vol.96,No.34,pp.226-231).
2.Ankerst,M.,Breunig,M.M.,Kriegel,H.P.,&Sander,J.(1999).OPTICS:orderingpointstoidentifytheclusteringstructure.ACMSigmodRecord,28(2),49-60.
3.Schubert,E.,Sander,J.,Ester,M.,Kriegel,H.P.,&Xu,X.(2017).DBSCANrevisited,revisited:whyandhowyoushould(still)useDBSCAN.ACMTransactionsonDatabaseSystems(TODS),42(3),19.
4.Hahsler,M.,Piekenbrock,M.,&Buchta,C.(2019).dbscan:Fastdensity-basedclusteringwithR.JournalofStatisticalSoftware,91(1),1-30.