1. 本选题研究的目的及意义
聚类分析是数据挖掘领域中一项重要的研究课题，旨在将数据对象划分为不同的簇，使得簇内对象相似度高，簇间对象相似度低。
传统的聚类算法通常需要一次性处理所有数据，难以适应数据流的动态变化。
而增量式聚类算法能够逐步更新聚类结果，更加适用于处理大规模、动态变化的数据。
2. 本选题国内外研究状况综述
聚类分析作为数据挖掘领域的一个重要研究方向，长期以来受到学者们的广泛关注。
近年来，随着数据规模的不断增长和数据流应用的普及，增量式聚类算法成为了研究热点。
代表点聚类方法作为一种高效的聚类技术，近年来也取得了显著进展，例如k-medoids算法、CLARANS算法等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容是设计和实现一种基于代表点的增量式聚类算法，并对其性能进行评估。
具体内容包括以下几个方面：
1.代表点选取策略：研究如何选取具有代表性的数据点作为代表点，以有效地表示原始数据集，降低算法的计算复杂度。
将探讨不同的代表点选取策略，例如随机抽样、k-means 初始化等，并分析其优缺点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析和实验验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研：对国内外相关文献进行调研，了解增量式聚类算法、代表点聚类方法的研究现状，以及现有算法的优缺点，为本研究提供理论基础。
2.算法设计：基于代表点机制和增量式学习的思想，设计一种新的基于代表点的增量式聚类算法。
重点研究代表点的选取策略、增量式聚类过程，以及算法的参数设置等关键问题。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将代表点机制和增量式学习相结合，设计一种新的基于代表点的增量式聚类算法。
具体体现在以下几个方面：
1.提出一种新的代表点选取策略：不同于传统的随机抽样或基于距离的代表点选取方法，本研究将探索基于数据密度的代表点选取策略，以更好地适应数据分布不均匀的情况，提高代表点的代表性。
2.设计一种高效的增量式聚类过程：针对代表点机制，设计一种高效的增量式聚类过程，能够快速地根据新到达的数据点更新代表点和聚类结果，保证算法的效率和准确性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 马俊,周春光,陈庆奎.一种基于代表点密度的快速DBSCAN算法[J].计算机应用,2019,39(01):60-64.
[2] 冯超,白亮,张凯,周尚波.面向大数据的增量式谱聚类算法[J].计算机应用研究,2020,37(02):405-409 414.
[3] 李文敬,周水生,程学先,陈叶旺.基于K-means 的增量式空间聚类算法[J].小型微型计算机系统,2019,40(10):2147-2152.
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