1. 题目来源
随着信息技术的飞速发展，人类社会进入了大数据时代。
海量数据的积累为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为亟待解决的问题。
聚类分析作为数据挖掘领域的重要技术之一，能够有效地将数据进行分组，揭示数据内在的结构和规律，为决策提供支持。
2. 应完成的主要内容
本课题要求研究并实现应用于大数据分析的K-means算法，主要内容包括：
1.研究K-means算法的基本原理，分析其优缺点以及在大数据场景下面临的挑战。
2.研究分布式计算平台，例如Hadoop、Spark等，分析其架构和工作原理，比较其优缺点，选择合适的平台用于K-means算法的实现。
3.基于选定的分布式计算平台，设计并实现K-means算法的并行化方案，解决传统K-means算法在大数据场景下面临的效率问题。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在研究过程中，要求认真阅读相关文献，理解K-means算法的原理以及分布式计算平台的相关技术，掌握基本的编程技能，能够使用相关编程语言（如Java、Python等）进行程序开发。
2.完成一篇符合中国本科学术论文格式规范的毕业论文，论文内容应包括题目、摘要、关键词、目录、正文、参考文献等部分。
3.提交毕业论文电子版，以及实现的并行化K-means算法的源代码和相关文档。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 李航. 统计学习方法[M]. 北京: 清华大学出版社, 2019.
2. 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.
3. 张玉宏, 谢康, 徐文, 等. 基于Spark的并行K-means聚类算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(16): 12-18.
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