1. 毕业设计（论文）主要目标：
1. 能够分析以及实现现阶段已有的几类聚类算法，并对其进行比较分析。
2. 能够分析以及实现待研究的新型聚类算法。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
一、选题背景近几十年来，随着计算机科学技术的蓬勃发展，人们在数据的获取与采集能力上不断进步，对数据的看法在不断改变，能否在大量数据里面找到有价值的内容成为研究的重点。随着信息技术和互联网技术的迅猛发展，有海量的数据和信息被我们收集，但是由于缺少有力的分析工具，且这些海量的数据和信息超过了人类的理解概括能力，所以研究有效的数据分析工具变得十分重要。聚类分析作为机器学习和数据挖掘的一种有效工具，引起了广泛关注。聚类分析是一个古老且朴素的问题，人类在认识这个世界的过程中，通过区别事物及其结构之间的差异，才能认识事物之间的相似性。二、算法的设计思路1.对目前的各类聚类算法的发展进行初步了解2.研究其中有价值的算法理论3.结合实际对算法进行改进，创新4.进行试验验证算法5.将各类聚类算法结果进行比较三、实验验证四、实验总结
3. 主要参考文献
[1] Rodriguez A, Laio A. Machine learning. Clustering by fast search and find of density peaks.[J]. Science, 2014, 344(6191):1492.
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