常见聚类算法分析及其应用开题报告

1. 研究目的与意义

机器学习算法主要是指通过数学及统计方法求解最优化问题的步骤和过程。针对不同的数据和不同模型需求，选择和使用适当的的机器学习算法可以更高效地解决一些实际问题。而聚类学习是最早被用于模式识别及数据挖掘任务的方法之一，并且被用来研究各种应用中的大数据库，因此用于大数据的聚类算法受到越来越多的关注。

k-means聚类算法由j.b.macqueen在1967年提出，是最为经典也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法，属于基于距离的聚类算法，是数据挖掘的重要分支，也是实际应用中最常用的聚类算法之一。meanshift算法是fukunaga于1975年提出的，其基本思想是利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。1995年，yizongcheng针对离x越近的采样点对x周围的统计特性越有效，定义了一族核函数，并根据所有样本点的重要性不足，设定了一个权重系数，扩大了meanshift的使用范围。高斯混合模型的研究可以追溯到上世纪，目前的研究已经比较成熟，并且有非常广泛的应用。在语音识别方面，早于1995年，douglas a. reynolds和r.c. rose就提出论文，基于gmm实现了独立于文本的语音识别。

本课题旨在对k-means聚类算法、均值偏移聚类算法、高斯混合模型（gmm）聚类算法三类聚类算法进行分析比较得出结论，并且进行实际应用，根据实际应用场景进行比较。根据研究结伦，以便在实际应用时选择最优聚类算法来得到所需实验数据。

2. 研究内容和预期目标

一、本课题的主要研究内容：

聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。 在数据科学中，我们可以使用聚类分析从数据中获得一些有价值的见解。

本项目主要研究k-means聚类算法、均值偏移聚类算法（meanshift）、高斯混合模型（gmm）聚类算法三类聚类算法的分析比较，并进行实际应用。

3. 研究的方法与步骤

1. 理论知识准备阶段：

通过调研k-means聚类算法、均值偏移聚类算法（meanshift聚类算法）、高斯混合模型（gmm）聚类算法三类聚类算法相关的参考文献以及这些算法常见应用场景，确保使用方法合理，可以更好的研究课题。

2. 程序实现阶段：

4. 参考文献

[1]likas a, vlassis n, verbeek j j. the global k-means clustering algorithm[j]. pattern recognition, 2003, 36(2): 451-461.

[2]殷瑞飞. 数据挖掘中的聚类方法及其应用[d]. 厦门: 厦门大学, 2008.

[3]李航. 统计学习方法[m]. 北京：清华大学出版社，2012.

5. 计划与进度安排

1.2024年2月1日--2024年3月3日，调研聚类算法相关的参考文献及应用场景的调研，完成开题报告；对所给的外文外文进行翻译。

2. 2024年3月4--2024年4月11日，网上调研数据集及算法实现步骤，实现代码完成实验部分的内容。

3. 2024年4月12日--2024年4月30日，根据文献调研情况及实验结果，完成论文初稿，进行讨论。