1. 本选题研究的目的及意义

聚类分析作为一种无监督学习方法，旨在将数据集中的对象划分为不同的组，使得同一组内的对象具有较高的相似性，而不同组之间的对象则具有较低的相似性。

它在数据挖掘、模式识别、图像处理等领域都有着广泛的应用。

本选题研究的目的是设计和实现一种基于层次策略的聚类算法，并对其性能进行分析。

2. 本选题国内外研究状况综述

聚类分析是一个热门的研究领域，近年来取得了许多重要进展。

1. 国内研究现状

国内学者在聚类分析方面做了大量研究工作，特别是在应用方面取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将重点关注基于层次策略的聚类算法设计与实现，并通过实验验证算法的有效性。

1. 主要内容

1.层次策略设计:研究不同的层次构建方法、距离度量方法和簇合并策略，设计一种能够有效地发现数据层次结构的层次策略。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

1.首先，对现有的聚类算法，特别是层次聚类算法进行深入研究，分析其优缺点，为本研究提供理论基础。

2.其次，设计一种基于层次策略的聚类算法，包括层次构建方法、距离度量方法、簇合并策略等关键环节。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种新的基于层次策略的聚类算法，该算法能够自适应地确定聚类的层次结构，从而更好地反映数据的内在结构。

2.设计了一种新的距离度量方法，该方法能够有效地计算不同形状和密度簇之间的相似性。

3.提出了一种新的簇合并策略，该策略能够平衡聚类效率和质量。

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. 刘忠雨, 卢宇彤, 胡学伟. 基于改进birch层次聚类的微博热点话题发现[j]. 计算机科学, 2018, 45(1): 154-159.

2. 刘玉, 张文强, 杨宇. 面向大规模数据集的层次聚类算法研究综述[j]. 计算机应用研究, 2020, 37(6): 1601-1606, 1612.

3. 黄汝维, 郑庆华. 一种基于层次策略的谱聚类算法[j]. 计算机应用, 2017, 37(1): 147-151, 156.