基于流形的密度峰值聚类算法研究的任务书.docx

基于流形的密度峰值聚类算法研究的任务书
任务书：
一、研究目的
本次研究的目的是探讨基于流形的密度峰值聚类算法，分析其原理和实现方式，并进行相应的实验验证。
二、研究内容
本次研究的内容包括以下方面：
1.密度峰值聚类算法的原理分析。对于密度峰值聚类算法的原理和背景进行全面的分析，包括密度聚类的基本思想、聚类效果的评价指标等。
2.基于流形的密度峰值聚类算法的实现。将流形理论与密度峰值聚类算法相结合，研究开发基于流形的密度峰值聚类算法，探讨流形的选择对算法性能的影响。
3.比较实验与结果分析。选择适当的数据集和实验参数，对比基于流形的密度峰值聚类算法与其他算法（如k-means、DBSCAN等）的聚类效果，在多个实验指标下进行综合分析，为算法的应用提供参考。
三、研究步骤
本次研究的步骤如下：
1.确定研究方向和重点，并阅读相关文献，掌握相关理论知识；
2.基于流形理论和密度峰值聚类算法，开发该算法的实现，并在相应的软件平台下进行调试和验证；
3.选取适当的数据集，设置实验参数，进行比较实验，并对实验结果进行分析，总结所得结论，并提出改进意见；
4.将研究过程和结果进行汇报，并撰写出符合学术标准的论文，并提交相关论文集、发表在相应的学术期刊、会议等上，以达到知识的传播和交流。
四、预期成果
该研究成果包括如下几点：
1.研究基于流形的密度峰值聚类算法的原理及其在实践中的实现方式；
2.利用实验证明基于流形的密度峰值聚类算法在聚类效果上的优越性；
3.对流形选择对算法性能的影响进行了分析，为算法的应用提供了更深层次的理论支持和改进。
五、研究周期
本次研究周期为三个月。
六、经费预算
该研究的经费预算费用如下：
1.硬件设备与软件平台使用费用：5000元；
2.实验数据集采购费用：2000元；
3.出差差旅费用：4000元；
4.研究成员工资费用：10000元。
七、参考文献
1.Rodriguez,A.,&Laio,A.(2014).Clusteringbyfastsearchandfindofdensitypeaks.Science,344(6191),1492-1496.
2.Li,J.,Li,T.,&Zhang,C.(2019).ANewDensityPeakClusteringAlgorithmBasedonManifoldLearning.Entropy,21(5),499.
3.周涛,周洁.(2017).基于流形学习和密度峰值聚类的图像分割方法[J].暨南大学学报(自然科学与医学版),38(1),66-72.
4.徐伟,&徐晓媛.(2017).基于流形学习的密度峰值聚类算法.计算机研究与发展,54(9),2068-2077.