1. 毕业设计（论文）的内容和要求

在数据分析中，聚类被认为是最有效的工具之一。

目前已有大量的聚类算法被提出，并被应用于数据挖掘。

然而，不同算法具有其各自适用范围和优势，没有任何一种聚类算法具有绝对优势。

2. 参考文献

[1].汪海英,卢辉斌,李振平. 基于聚类融合算法的高维数据聚类的研究[J],电子测量技术，2008,31（4）：41-45. [2] 王丽娟,郝志峰,蔡瑞初,温 雯. 基于随机取样的选择性 K-means 聚类融合算法[J].计算机应用，2013，33（7）：1969-1972. [3]梁荣德.聚类融合算法的实验评价方法[D] 广东工业大学硕士学位论文,2015.5. [4]王继丽.聚类融合算法研究及其在电信中的应用[D].浙江大学，2008.5. [5] 伍育红. 聚类算法综述[J].计算机科学，2015,42（6A）491-500. [6] Strehl A,#58853;Ghosh#58853;J,#58853;Cluster ensembles---a knowledge reuse framework for combining multiple#58853;partitions[M], JMLR.org,#58853;2003,#58853;3(3),#58853;583-617. [7]Topchy A, Jain A K, Punch W,.A mixture model of clustering ensembles[C], #58853;Proc. SIAMIntL Conf on Data Mining,2004,379-390.

3. 毕业设计（论文）进程安排

第1-2周 收集资料，熟悉课题 第3-5周 查阅文献，研究课题，开题报告 第6-11周 论文初稿撰写 第12-15周 毕业论文修改整理 第16周 定稿打印，答辩准备 第18周 论文答辩