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基于连通性的聚类有效性问题研究的开题报告

一、选题背景

在数据挖掘领域中，聚类是一种非常常见的数据分析方法，它可以将数据集中相似的数据点根据一定的距离度量方式分为若干个类别。而连通性聚类作为一种常见的聚类方法，其聚类结果往往会更加具有空间结构性。然而，在进行连通性聚类时，我们需要考虑到聚类效果的优良程度问题，如何判断最优的聚类结果是一个值得研究的问题。

因此，本文将选择以基于连通性的聚类有效性问题为研究对象，探究如何在进行连通性聚类时有效的评估聚类结果，以更好地理解和应用这种聚类方法。

二、研究目标

本文旨在针对基于连通性的聚类有效性问题，研究其方法和有效性评估的相关理论，并探究如何基于连通性聚类算法得出最优的聚类结果。本研究的具体目标包括：

1.对现有连通性聚类的研究进展进行系统性的梳理和总结，了解该聚类方法的主流方法和应用领域。

2.探讨连通性聚类方法的优缺点，并结合实际情况分析其应用场景，以及如何在实践应用中选择合适的连通性聚类方法。

3.分析目前流行的连通性聚类有效性评价方法，并提出相关改进和优化方法。

4.在实际数据集上对连通性聚类方法和效果评估方法进行试验和验证，探究如何通过最优的聚类结果解决实际问题。

三、研究方法

本研究将采用综合文献调研、案例分析、实验验证等多种研究方法进行探究。具体实现如下：

1.首先，本文将结合国内外研究现状，进行综合文献调研，了解目前连通性聚类方法的研究现状和应用情况，并对该聚类方法的应用领域和研究问题进行界定和梳理。

2.通过案例分析，本文将结合实际问题和数据集，探究在不同应用场景下，如何选择合适的连通性聚类方法以及对其有效性进行评估。

3.本文将借助公开数据集和自主收集数据集，在实际数据集上对比常用的连通性聚类有效性评价方法，并提出改进方法。具体实验方法包括聚类效果指标的计算、可视化、实验对比等。

四、预期成果

本研究预计在以下方面做出贡献：

1.对基于连通性的聚类有效性问题进行深入研究，挖掘其优化和改进空间，为该聚类方法的优化提供理论和方法参考。

2.实验验证和案例分析，探究最优的连通性聚类方法和相应的有效性评价方法，并在实际数据集上进行验证，进一步验证其适用性和优越性。

3.收集和整理相关研究成果，并撰写比较完整和深入的研究文献，为后续的研究工作提供参考。

总的来说，预期结果能够对连通性聚类方法的应用和研究进展有所促进。