基于r语言多种聚类算法演示平台毕业论文设计论文

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1、本科毕业设计论文题目：基于R语言的多种聚类算法演示平台开发陈晋音教授自动化1104作者姓名指导教师专业班级学院提交日期2015年5月28日浙江工业大学本科毕业设计论文基于R语言的多种聚类算法演示平台开发作者姓名：徐天宇指导教师：陈晋音副教授浙江工业大学信息工程学院2015年6月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofBachelorClusteringAlgorithmsDemonstrationPlatformbasedonRstudioStudent:TianyuXuAdvisor

2、:JinyinChenCollegeofInformationEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyJune2015浙江工业大学本科生毕业设计（论文、创作）任务书专业口动化班级1104学生姓名/学号徐天宇/201103120423设计（论文、创作）题目：基于R语言的多种聚类算法演示平台二、主要任务与目标:基于R语言'卜台实现多种聚类算法，包括基于划分的聚类算法kmeans等，基丁密度的聚类算法DBSCAN等，并设计实现各种算法的演示平台，町视化界而调用各个测试数据集，完成聚类并利用图和表等形式演示聚类效果。三、主要内容与基本要求：主要

3、内容：（1）分析现有聚类算法的分类及其代表算法，及其解决的关键问题分析；（2）基于R语言的各种聚类算法的实现和性能演示；（3）实验验证模型及粒子群优化算法的有效性。基本要求：（1）分析现有聚类算法及其优缺点；（2）口主设计基于R语言的各种聚类算法实现和调试；（3）编吗程序实现交卫式演示平台，完成各种聚类算法的件能比较和演示；（4）仿真实验利用UCI数据集验证平台对各个聚类算法的演示和效率评价。四、计划进度：（1）2014年12月至2015年2月：完成文献调研、综述撰写和2篇外文文献翻译：（2）2015年3月：基于R语言的聚类算法开发和设计；（3）2015年4月：编程实现前台可视

4、化交互演不平台，并演示聚类算法的效率评价；（4）2015年5月：完成实验总结并撰对毕业论文，准备答辩。五、主要参考文献：[l]ZhuQun,ZhangYu・Hong,HuXuoGang,LiPci・Pci.Adoublc-window-bascdclassificationalgorithmforconceptdriftingdatastreams[J]・ActaAutomaticaSinica、2011、37（9）:1077-1084[2]HassaniM,SpausP、GaberMMLSeidlT.Density・basedprojectedclusteringofdata

5、streams

6、J]・In:Proceedingofthe2012ScalableUncertaintymanagement、BerlinHeidelberg、Springer,2012311・324.丨3]HuangDC,ShenXQ,LuYH.Doublek-nearestNeighborsofHeterogeneousDalaStreamClusteringAlgorilhm[J]・JournalofCornputerScienceandTechnology,2013,40（10）:226・23（）.[41YangCY,ZhouJ.Aheterogeneousdatast

7、reamclusteringalgorithm[J].ChineseJofComputers,2007,30（8）:1364-1371.[5]AggarwalCC,YuPS・Aframeworkforclusteringmassivetextandcategoricaldatastreams[J].In:Proceedingofthe6山SIAMInternationalConferenceonDataMining.Bethesda,2006:477・48L任务书下发Fl期2014年12月26Fl设计（论文、创作）工作H2015年12M26H至2015年6月8日设计（论文、创作

8、）指导教师学科（方向）负责人主管院长基于R语言的多种聚类算法演示平台开发摘要聚类分析是模式识别、数据挖掘、机器学习中的很重要的一类方法，它是将数据集按照某种指导思想划分成一些簇的过程。由于聚类问题的重要性，近50年提出了各种各样的算法，又因为聚类问题屈于一个病态问题，聚类算法的效果和实际数据对象有很大的相关性，目前还没有一个算法可以很好的解决所有的聚类问题，不同的算法有各自不同的优缺点。为了新算法的开发需要，以及为了解决特定聚类问题的需要，开发一个包含多种聚类算法的可演示可扩展的平台将非常有