分布式数据流聚类算法与高维降维研究

"这篇PPT是关于计算机应用技术专业硕士研究生中期检查的报告，由侯杰同学撰写，指导老师为高宏宾。报告主要探讨了分布式数据流聚类算法，特别是基于密度和中心点的方法，以及高维数据流的降维处理。报告详细列出了研究计划、已完成的工作和未来的研究方向。 1. 主要研究内容： - 分布式聚类算法：侯杰同学计划研究如何在分布式环境中有效地执行聚类任务，这涉及到大数据处理和并行计算。 - 基于密度和中心点的聚类：这是一种非参数的聚类方法，它通过考虑数据点的邻域密度和中心点来划分数据集，如DBSCAN和k-means算法。 - 高维数据流降维：高维数据流处理是数据挖掘中的挑战之一，通过降维技术如核主成分分析（KPCA）可以减少数据复杂性，便于后续分析。 2. 计划步骤： - 论文全过程：整个研究过程从2010年11月持续到2012年4月，涵盖了从选题、文献调研、算法研究到论文完成的所有阶段。 - 已完成阶段包括确定研究项目、文献查阅、开题报告，以及对经典聚类算法的研究。 - 接下来是研究密度和中心点的分布式聚类算法以及高维数据流降维技术。 - 最后阶段为综合整理研究成果，完成论文撰写。 3. 聚类算法初步研究： - 对k-means和DBSCAN两种经典聚类算法进行了研究。k-means是一种迭代算法，试图将数据分配到预定义数量的簇中，而DBSCAN则基于数据点的密度来发现任意形状的簇。 4. 高维数据流降维： - 采用了核主成分分析（KPCA）对高维数据流进行降维，这是一种非线性降维方法，通过核技巧将数据映射到高维特征空间，然后进行线性降维。 - 已完成一篇关于此主题的期刊论文，并正在进行修订，该部分对于数据流的预处理至关重要。 5. 核方法与核函数： - 核方法是将线性操作扩展到非线性问题的一种手段，如KPCA用于高维数据的降维，支持向量机（SVM）和支持向量回归（SVR）则是其他常见的核方法应用。 - 核函数是实现核方法的关键，例如高斯核（RBF）被用作计算两个数据点之间的相似度。 这份报告详细阐述了侯杰同学在计算机应用技术专业硕士期间的研究进展，重点集中在分布式聚类和高维数据流的处理上，展示了其深入研究和应用这些技术的能力。