根据《关于“k-means算法在流式细胞仪中细胞分类的应用”的学习笔记总结》撰写的中期报告...

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选择匿名的用户   2021-5-21 15:50   102   0
<div class="blogpost-body" id="cnblogs_post_body">
<h1 class="p0" style="text-align:center;">XXXX大学2014届本科毕业设计（论文）中期报告</h1>
<h5 class="p0">毕业设计（论文）题目：<span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">K-means</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">算法在流式细胞仪中细胞分类的应用</span></h5>
<h5 class="p0">专业（方向）：生物医学工程</h5>
<h5 class="p0">学生信息：<span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">XXXXXX、XX、生医</span>XXX</h5>
<h5 class="p0">指导教师信息：XXXXXX、XX、讲师</h5>
<h5 class="p0">报告提交日期：<span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">2014</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">年</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">4</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">月</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">18</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">日</span></h5>
<p> </p>
<hr>
<p><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;"> </span></p>
<p><span style="color:#ff0000;"><em>下面是在百度网盘中中期报告和实验数据的分享地址，可以直接下载。</em></span></p>
<p><a href="http://pan.baidu.com/s/1bnzSer9" title="百度网盘中期报告分享地址"><em>http://pan.baidu.com/s/1bnzSer9 </em></a></p>
<p><a href="http://pan.baidu.com/s/1hqomDq0" title="百度网盘实验数据分享地址"><em>http://pan.baidu.com/s/1hqomDq0</em></a></p>
<p><span style="color:#ff0000;"><em>本篇文章中的所有程序、仿真图系亲自在MATLAB2009a得到，方法简单易实践，参考文献也全部给出，而且实验数据资料也自由共享。读者有兴趣可完全照着学习验证！</em></span></p>
<hr>
<p><span style="color:#ff0000;"><em> </em></span></p>
<h4 class="p0">一、课题简介</h4>
<p class="p0">随着信息技术和计算机技术的迅猛发展，人们面临着越来越多的文本、图像、视频以及音频数据，各行各业的信息系统数年来收集了海量数据，而且这些数据还在以指数级增长着。这给我们带来方便的同时，也给我获取有效信息加大了难度。过多无用的信息必然会产生信息距离和有用信息的丢失<span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">[1]</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">。为帮助用户从这些大量数据中分析出其间所蕴涵的有价值的知识，数据挖掘（</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">Data Mining</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">，</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">DM</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">）技术应运而生</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">[2]</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">。它能开采出潜在的模式，找出最有价值的信息，指导商业行为，生产控制，或辅助科学研究</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">[3]</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">。数据挖掘技术出现于</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">20</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">世纪</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">80</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">年代后期，在</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">90</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">年代发展迅速，其理论与应用研究已成为国内外的研究热点</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">[4-5]</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">。与此同时，聚类作为数据挖掘的主要方法之一，也越来越引起人们的关注。</span></p>
<p class="p0">迄今为止，聚类还没有一个学术界公认的定义。事实上，聚类是一个无监督的分类，它没有任何先验知识可用。没有任何一种聚类技术可以普遍适用于揭示各种多维数据集所呈现出来的多种多样的结构<span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">[6]</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">。聚类是一个将数据集划分为若干组或簇的过程，使得同一类的数据对象之间的相似度较高，而不同类的数据对象之间的相似度较低。聚类问题的关键是把相似的事物聚集在一起，适合探讨样本间的内部关系</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">[3]</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">。</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">1967</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">年，</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">MacQueen[7]</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">首次提出了</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">K</span><span style="font-family:&#39;宋体&#39;;">均值聚类算法（</span><span style="font-family:&#39;Times New Roman&#39;;">K-means</span><span style="font-family:&#39;
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