基于信息熵的高維數(shù)據(jù)流聚類及其應(yīng)用研究的任務(wù)書一、任務(wù)背景隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，海量數(shù)據(jù)的處理和分析成為了一項(xiàng)重要的任務(wù)。而在實(shí)際應(yīng)用中，往往會(huì)遇到高維數(shù)據(jù)流的聚類問題。高維數(shù)據(jù)流即在高維空間中不斷變化的數(shù)據(jù)流，其數(shù)據(jù)量大、變化快，需要在實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和可擴(kuò)展性等多方面進(jìn)行優(yōu)化。信息熵在高維數(shù)據(jù)流聚類中被廣泛應(yīng)用，通過計(jì)算數(shù)據(jù)流中的熵值，可以對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行聚類和分類。二、任務(wù)目的本次任務(wù)旨在探討基于信息熵的高維數(shù)據(jù)流聚類方法及其應(yīng)用。具體目的包括：1.研究高維數(shù)據(jù)流聚類算法的基本原理和常用方法；2.了解信息熵在高維數(shù)據(jù)流聚類中的應(yīng)用；3.嘗試設(shè)計(jì)一種基于信息熵的高維數(shù)據(jù)流聚類算法，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證；4.應(yīng)用所設(shè)計(jì)的算法，分析其在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用效果和優(yōu)勢(shì)；5.總結(jié)研究成果，撰寫論文并提交。三、任務(wù)內(nèi)容1.調(diào)研高維數(shù)據(jù)流聚類算法的基本原理和常用方法，并對(duì)其進(jìn)行分析和總結(jié)；2.研究信息熵在高維數(shù)據(jù)流聚類中的應(yīng)用，并探討其優(yōu)勢(shì)和缺點(diǎn)；3.設(shè)計(jì)一種基于信息熵的高維數(shù)據(jù)流聚類算法，并進(jìn)行代碼實(shí)現(xiàn)和測(cè)試驗(yàn)證；4.選擇一個(gè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，將所設(shè)計(jì)的算法應(yīng)用到其中，并對(duì)其效果進(jìn)行評(píng)測(cè)和分析；5.撰寫研究論文，闡明研究思路、方法和成果，同時(shí)對(duì)未來的研究方向進(jìn)行討論。四、任務(wù)時(shí)間和分工1.任務(wù)時(shí)間：本次任務(wù)預(yù)計(jì)需要12周完成，具體分工如下：（1）前4周：調(diào)研高維數(shù)據(jù)流聚類算法的基本原理和常用方法；（2）中間4周：研究信息熵在高維數(shù)據(jù)流聚類中的應(yīng)用，嘗試設(shè)計(jì)基于信息熵的高維數(shù)據(jù)流聚類算法；（3）后4周：代碼實(shí)現(xiàn)和測(cè)試，應(yīng)用算法到實(shí)際場(chǎng)景中，并對(duì)效果進(jìn)行評(píng)測(cè)和分析；2.任務(wù)分工：本次任務(wù)由4人組成，分工如下：（1）A同學(xué)：負(fù)責(zé)調(diào)研高維數(shù)據(jù)流聚類算法的基本原理和常用方法，并對(duì)其進(jìn)行總結(jié)；（2）B同學(xué)：研究信息熵在高維數(shù)據(jù)流聚類中的應(yīng)用，嘗試設(shè)計(jì)基于信息熵的高維數(shù)據(jù)流聚類算法；（3）C同學(xué)：負(fù)責(zé)代碼實(shí)現(xiàn)和測(cè)試，將算法應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景中，并對(duì)其效果進(jìn)行評(píng)測(cè)和分析；（4）D同學(xué)：撰寫研究論文，闡明研究思路、方法和成果，同時(shí)對(duì)未來的研究方向進(jìn)行討論。五、任務(wù)成果本次任務(wù)的成果包括：1.調(diào)研報(bào)告：包括高維數(shù)據(jù)流聚類算法的基本原理和常用方法的調(diào)研分析報(bào)告；2.設(shè)計(jì)報(bào)告：包括信息熵在高維數(shù)據(jù)流聚類中的應(yīng)用和所設(shè)計(jì)的基于信息熵的高維數(shù)據(jù)流聚類算法的設(shè)計(jì)報(bào)告；3.代碼及測(cè)試報(bào)告：包括所設(shè)計(jì)的算法的代碼及測(cè)試報(bào)告；4.應(yīng)用報(bào)告：包括將所設(shè)計(jì)的算法應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用報(bào)告和效果評(píng)測(cè)報(bào)告；5.論文：總結(jié)研究成果，撰寫論文并提交。六、參考文獻(xiàn)[1]于召洋，于曉峰.基于信息熵的高維數(shù)據(jù)流聚類算法研究[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào),2017,12(1):71-77.[2]魏德福，周華.高維數(shù)據(jù)流聚類算法綜述[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2017，53（9）：281-288.[3]FionnMurtaghandPierreContreras,2012.Algorithmsforhierarchicalclustering:anoverview.WileyInterdisciplinaryReviews:DataMiningandKnowledgeDiscovery,2(1):86-97.[4]ErikaPasceri,GiuseppeA.TrunfioandDomenicoTalia,2014,ADynamicApproachtoClusteringMulti-dimensionalDataStreams.Proceedingsofthe16th