基于属性相关性分析高维数据聚类子空间搜索算法分析与研究的开题报告

基于属性相关性分析高维数据聚类子空间搜索算法分析与研究的开题报告一、研究背景数据聚类是数据挖掘领域中的一项重要技术，目的是在给定数据集中寻找相似对象并将其划分为不同类别。在聚类过程中，通常需要考虑数据的维度，即数据集的属性个数。然而，当数据集的维度很高时，由于维数灾难（curseofdimensionality）的影响，传统的聚类方法可能会遇到一些问题，例如效率低下、结果精度不高等。针对高维数据聚类问题，近年来涌现出了一些基于子空间搜索的聚类算法。这类算法通过将数据空间分解成多个子空间，并在子空间内进行聚类分析，以避免维数灾难的影响。然而，由于存在不同属性之间的相关性，传统的子空间搜索算法可能忽略了属性之间的相互影响，从而导致聚类结果不够准确和鲁棒。因此，本课题旨在探索高维数据聚类子空间搜索算法中属性相关性的影响，并设计一种有效的算法来解决这个问题。二、研究目的本课题的主要研究目的是：1.分析高维数据聚类中属性相关性的影响，探索属性相关性对于聚类结果的影响因素。2.提出一种基于属性相关性分析的高维数据聚类算法，能够在考虑属性相关性的情况下提高聚类结果的准确度和鲁棒性。3.对提出的算法进行性能评估，比较各种算法之间的效率和聚类结果质量。三、研究内容和方法1.研究高维数据聚类中属性相关性的影响因素，并分析其对聚类结果的影响。2.设计一种基于属性相关性分析的高维数据聚类算法，将属性相关性的信息纳入聚类过程中，并根据属性相关性的特点优化聚类策略。3.实现提出的算法，并在多个数据集上进行实验，比较各种算法之间的效率和聚类结果质量。4.分析实验结果，评估所提出算法的效果和性能，并探索其改进方向。四、预期成果1.分析高维数据聚类中属性相关性的影响因素，并提出考虑属性相关性的聚类算法，能够在现有的高维数据聚类算法中得到更好的聚类效果。2.实现提出的算法，并在多个数据集上进行实验，比较各种算法之间的效率和聚类结果质量。3.发表相关学术论文，介绍算法的设计思路、实现方法和实验结果，推广算法的研究成果。五、进度安排1.确定研究目的和内容，撰写开题报告（2周）2.搜集相关文献，探究高维数据聚类的研究现状和发展趋势（4周）3.设计并实现基于属性相关性分析的高维数据聚类算法，进行实验评估（12周）4.完成论文撰写和修改（4周）5.给出论文的中英文摘要，论文的references和背景等（2周）六、参考文献[1]张景祥,范彦林,林苹.基于加权相关系数的高维数据聚类方法[J].中南大学学报,2019,50(5):1175-1182.[2]袁波,范彦林,林苹.基于子空间聚类的高维数据密度聚类方法[J].小型微型计算机系统,2018,39(11):2697-2704.[3]M.Ester,H.P.Kriegel,J.Sander,andX.Xu.Adensity-basedalgorithmfordiscoveringclustersinlargespatialdatabaseswithnoise[C].Proceedingsofthe2ndInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining,1996:226-231.[4]E.Achtert,P.Kranen,andH.-P.Kriegel.Density-connectedclusteringwithlocalsubspacepreferences[C].