基于Fisher线性判别率的特征加权聚类算法的研究与应用的中期报告.docx

基于Fisher线性判别率的特征加权聚类算法的研究与应用的中期报告 一、研究背景和意义： 随着数据量的不断增加，聚类成为了数据挖掘和机器学习领域中最为重要的技术之一。聚类算法不仅可以为数据挖掘提供有效的数据分析方法，还可以为业务决策提供支持。但是，在实际应用中，传统的聚类算法存在一些问题，如对噪声和异常点敏感、对非线性数据分布无法处理等等，因此需要进一步研究改进。 基于Fisher线性判别率的特征加权聚类算法（FWCC）是近年来一种比较新的聚类算法，它将Fisher线性判别分析（FLDA）应用到聚类过程中，通过特征加权的方式得到更加准确的聚类结果，具有较高的稳定性和鲁棒性。因此，对FWCC算法的研究和应用具有重要的意义。 二、研究内容： 1、对FWCC算法进行深入的理论研究，分析其优缺点及适用范围。 2、在MATLAB平台上，使用生成的模拟数据集和真实数据集，分别进行实验验证，探究FWCC算法在不同数据分布情况下的表现，并与其他经典聚类算法进行对比，如K-means、层次聚类等。 3、分析FWCC算法的实际应用场景，并进一步研究其在这些场景下的性能表现，如文本聚类、图像聚类等。 三、研究计划： 1、完成对FWCC算法的理论和实验研究。 2、进一步完善和优化算法，提高其性能和稳定性。 3、针对不同的应用场景，对算法进行改造和优化，提高其适用性和实用性。 四、预期成果： 1、论文发表：将论文发表在相关国际会议和期刊上。 2、算法优化：进一步优化FWCC算法，提高其性能和稳定性。 3、开发应用：基于FWCC算法，开发出相应的聚类应用程序，并在实际领域中进行应用。 五、参考文献： 1、张勇. 基于Fisher线性判别的特征加权聚类方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(15): 1-6. 2、李赵军, 李志飞, 李成. 基于Fisher线性判别的特征加权聚类算法[J]. 计算机系统应用, 2018, 27(3): 146-150. 3、周毅华, 宋丽娜. 基于Fisher线性判别分析的特征加权K-means算法[J]. 计算机工程, 2018, 44(9): 175-179.