基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法研究的中期报告.docx

基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法研究的中期报告 一、研究背景及意义 随着数据量和结构的不断增加，传统的聚类算法已无法满足大规模数据的聚类需求，基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法成为了研究的热点。该算法通过属性加权可以有效地消除属性之间的差异，同时通过相似性度量可以实现不同距离度量的混合型聚类，从而提高聚类的准确性和可靠性。因此，研究基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法，对于推动聚类算法理论的发展和增强聚类算法的应用价值具有重要意义。 二、研究内容和方法 本文的研究内容是基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法研究，具体主要包括以下几个方面： （1）对现有基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法进行综述，并分析其优缺点； （2）提出一种基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法，该方法通过计算属性之间的重要性来进行属性加权，并使用混合距离度量来计算相似性，从而提高聚类的准确性； （3）使用UCI数据库进行实验，验证所提出的算法的有效性和准确性； （4）分析实验结果，探讨该算法的优缺点及其应用潜力。 本文的研究方法主要包括文献综述、算法设计、实验及数据分析等步骤。具体来说，首先将对现有基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法进行系统性综述，并分析其优缺点；然后提出一种基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法，并用UCI数据库进行实验，并分析实验结果。 三、研究预期成果 本文的预期成果为提出一种基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法，并通过实验验证其有效性和准确性。同时，本文还将对所提出的算法进行分析，探讨其优缺点及其应用潜力。预计该研究可以为大规模数据的聚类提供一种有效的解决方案，推动聚类算法的理论发展和实际应用。