基于非负矩阵分解的集成聚类研究中期报告

基于非负矩阵分解的集成聚类研究中期报告一、研究背景随着互联网技术的快速发展，数据量呈指数级增长，如何从海量数据中找出规律、发现知识成为了数据挖掘领域的一个重要问题。聚类算法作为一种无监督学习算法，可以

基于非负矩阵分解的集成聚类研究中期报告 一、研究背景 随着互联网技术的快速发展，数据量呈指数级增长，如何从海量数 据中找出规律、发现知识成为了数据挖掘领域的一个重要问题。聚类算 法作为一种无监督学习算法，可以将相似的数据样本归为一类，从而揭 示数据的内在结构和特征，广泛应用于文本分类、图像分割、生物信息 学等领域。 然而，传统的聚类算法通常只考虑了单个聚类模型的效果，对于复 杂场景下的数据集，单个聚类模型无法满足所有需求。集成聚类算法则 采用多个聚类模型的组合，提高聚类的准确度和稳定性，应用于医学图 像分析、社交网络分析等领域。 NMF 目前，基于非负矩阵分解（）的集成聚类算法在数据挖掘领域 NMF 引起了广泛关注。是一种特殊的矩阵分解方法，将原始数据矩阵分 解为非负的低秩矩阵，能够提取数据的潜在特征，广泛应用于信号处 理、文本挖掘等领域。 二、研究内容 NMF 本研究旨在探究基于的集成聚类算法，主要内容包括以下几 点： 1. 对现有集成聚类算法进行综述和分析，探究其各自的优缺点和适 用场景。 2. NMF 分析算法的原理和优点，研究其在集成聚类算法中的应用。 3. NMFNMF 提出一种基于的集成聚类算法，结合传统聚类算法和 算法的优点，提高聚类的准确度和稳定性，详细描述算法框架和流程。 4. 实验验证提出算法的有效性和性能优劣，比较不同集成聚类算法 的效果和运行时间，并分析其适用场景和限制。