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，在数据挖掘、模式识别、机器学习等领域扮演着至关重要的角色，其目标是将数据对象根据其相似性划分为不同的簇，使得簇内对象之间相似度尽可能高，而簇间对象之间相似度尽可能低。
K-means算法作为一种经典的划分聚类算法，因其简洁高效的特点而被广泛应用于各个领域。
然而，K-means算法也存在一些固有的缺陷，例如对初始聚类中心敏感、容易陷入局部最优解以及对高维数据聚类效果不佳等。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在特征选择和K-means聚类算法方面进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于特征选择的K-means聚类方法研究方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究K-means聚类算法的原理、流程、优缺点以及改进方向，为后续研究奠定基础。
2.系统地分析特征选择的意义和方法，比较不同特征选择方法的优缺点，为选择合适的特征选择方法提供依据。
3.探讨特征选择与K-means聚类算法的结合方式，研究不同特征选择方法对K-means聚类算法性能的影响，并分析其影响机制。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和案例分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解特征选择和K-means聚类算法的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为研究方向的确定和研究方案的设计提供参考。
2.理论研究阶段：深入研究K-means聚类算法的原理和流程，分析其优缺点和改进方向；系统地学习各种特征选择方法，比较其优缺点和适用范围，为后续研究奠定理论基础。
3.算法设计与实现阶段：根据研究目标和内容，设计基于特征选择的K-means聚类算法，并选择合适的编程语言进行算法实现。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.系统比较不同特征选择方法对K-means聚类算法性能的影响：本研究将对多种常用的特征选择方法进行系统比较，分析其对K-means聚类算法性能的影响，并探讨其影响机制，为选择合适的特征选择方法提供依据。
2.提出一种新的基于特征选择的K-means聚类算法：本研究将在现有研究的基础上，结合不同特征选择方法的优点，提出一种新的基于特征选择的K-means聚类算法，以提高算法的效率和精度。
3.将所提出的算法应用于实际案例：本研究将选择一个具体的应用案例，利用所提出的算法进行数据分析，验证算法的有效性和实用性，并为相关领域的实际应用提供技术支持。
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] 刘建伟, 申德荣, 周志华. 基于聚类的特征选择研究进展[J]. 软件学报, 2016, 27(1): 137-156.
[2] 赵卫东, 郑雪峰. 基于特征选择的K-means文本聚类算法[J]. 计算机工程, 2017, 43(5): 169-174.
[3] 李芳, 焦李成. 基于聚类和特征选择的协同表示分类方法[J]. 自动化学报, 2018, 44(9): 1602-1614.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
