聚类分析数据挖掘方法的研究与应用的任务书.docx

聚类分析数据挖掘方法的研究与应用的任务书

任务书

任务：聚类分析数据挖掘方法的研究与应用

任务描述：

聚类分析是一种无监督的数据挖掘方法，它可以将相似的数据对象归为一类，不同的数据对象归为不同的类别。聚类分析在数据挖掘领域得到广泛应用，例如市场分割、异常检测、图像分析等。本任务旨在对聚类分析方法的理论进行系统研究，并掌握聚类分析在实际应用中的技巧和方法。

任务目标：

1.理解聚类分析的概念、原理、分类和应用领域。

2.掌握聚类分析的常用算法，如k-means、DBSCAN、层次聚类等。

3.学会如何选择适合的聚类算法，并对聚类结果进行评价和分析。

4.熟练掌握数据挖掘工具，如Python的scikit-learn、R语言的cluster等。

5.在实际项目中应用聚类分析方法，如将客户分类、发现新的市场细分、寻找异常等。

任务安排：

第一周：学习聚类分析的概念和基本原理，了解聚类分析在数据挖掘中的应用。

第二周：学习和掌握聚类分析的常用算法，例如k-means、DBSCAN、层次聚类等。

第三周：学习如何选择适合的聚类算法，并掌握聚类结果的评价方法。

第四周：熟练掌握数据挖掘工具，如Python的scikit-learn、R语言的cluster等。

第五周：实际应用聚类分析方法，例如将客户分类、发现新的市场细分、寻找异常等。

任务要求：

1.完成任务书中规定的五个任务。

2.每周撰写一份学习笔记或练习代码，提交至指导教师进行评估。

3.在第五周完成一个实际项目，并提交项目报告及源代码。

4.在任务结束后进行总结和展示，包括对聚类分析方法的理论、实践应用成果和不足之处的分析和总结。

评分标准：

1.学习笔记和练习代码（20分）

2.实际项目报告及源代码（50分）

3.总结和展示（30分）