理工類開題報(bào)告-(編輯修改稿)
2025-04-12 23:48 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 也得到大量的應(yīng)用。然而，聚類算法雖取得了長足的發(fā)展，但仍有一些未解決的問題。同時(shí)，聚類算法在某些應(yīng)用領(lǐng)域還沒有充分的發(fā)揮作用，聚類技術(shù)和入侵檢測技術(shù)結(jié)合得還不夠完善。在這種背景下，我們認(rèn)為，文章的選題是非常有意義的。本文章研究的內(nèi)容主要包括兩個(gè)方面：聚類算法的研究以及聚類算法在入侵檢測中的應(yīng)用。下面從兩個(gè)方面闡述國內(nèi)外這兩個(gè)方面的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢：前人已經(jīng)提出很多聚類算法，然而沒有任何一種聚類算法可以普遍適用于揭示各種多維數(shù)據(jù)集所呈現(xiàn)出來的多種多樣的結(jié)構(gòu)，根據(jù)數(shù)據(jù)在聚類中的積聚規(guī)則以及應(yīng)用這些規(guī)則的方法，可以將聚類算法分為以下幾種：劃分聚類算法需要預(yù)先指定聚類數(shù)目或聚類中心，通過反復(fù)迭代運(yùn)算，逐步降低目標(biāo)函數(shù)的誤差值，當(dāng)目標(biāo)函數(shù)收斂時(shí)，得到最終的聚類結(jié)果，劃分聚類算法典型代表是kmeans算法[1]和kmodoids算法。這些算法處理過程簡單，運(yùn)行效率好，但是存在對聚類數(shù)目的依賴性和退化性。迄今為止，許多聚類任務(wù)都選擇這兩個(gè)經(jīng)典算法，針對kmeans及kmodoids的固有弱點(diǎn)，也出現(xiàn)了的不少改進(jìn)版本。又稱樹聚類算法，它使用數(shù)據(jù)的聯(lián)接規(guī)則，透過一種層次的架構(gòu)方
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