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Web挖掘中聚类算法的研究的中期报告 本研究旨在探索Web挖掘中聚类算法的应用和优化。 目前，我们已经完成了以下工作： 1.文献综述：我们对聚类算法在Web挖掘中的应用进行了深入的研究，了解了目前主流的聚类算法以及它们的优缺点。 2.数据准备：我们选择了一个包含10,000个网页的数据集，该数据集包含不同主题的网页，并对其进行了数据清洗和预处理。 3.算法实现：我们实现了五种不同的聚类算法，分别是K-Means、层次聚类、DBSCAN、谱聚类和BIRCH。我们使用Python编程语言实现了这些算法，并对它们进行了性能测试和比较。 未来工作计划如下： 1.优化算法性能：我们将继续优化算法性能，包括实现并行化和使用更快的计算库。 2.算法准确度评估：我们将使用标准评估指标，如Jaccard相似度指标和轮廓系数，来评估算法的聚类准确度。 3.应用拓展：我们将探索聚类算法在Web挖掘中的更多应用，如文本分类和信息提取。 总之，我们的研究将有助于进一步提高聚类算法在Web挖掘中的应用效果，并促进该领域的发展。