基于层次聚类的科技项目分类与查重研究的中期报告一、研究背景和意义科技项目分类与查重是科研工作者必须面对的问题之一。在大量科技项目中，需要对其进行分类和查重以便于更好的管理和评估。传统的项目分类和查重方法主要是基于专家经验和人工分析，十分耗时、耗费人力资源且易于出错。因此，希望通过现代的数学方法进行科技项目的分类和查重，以提高其效率和精度。层次聚类是现代数据挖掘方法中一种常用的聚类分析方法，具有理论基础简单、就计算复杂度低等特点，因此被广泛应用于分类、聚类和关联规则挖掘等领域。本研究旨在通过层次聚类的方法对科技项目进行分类和查重，以便于更好的管理和评估。二、研究内容和进展1.数据采集：从互联网上收集了一批科技项目的数据，包括项目名称、所属领域、关键词等信息。2.数据清洗：对采集到的数据进行处理清洗，包括删除重复数据、缺失值填充等。3.特征选择：根据所采集的数据，选择合适的变量作为特征，用于层次聚类。4.建立模型：采用层次聚类的方法对选定的特征进行聚类分析，建立科技项目分类模型。5.模型评估和改进：对建立的分类模型进行评估，提出改进意见。目前，我们已完成了前三个阶段的工作，即数据采集、数据清洗和特征选择。确定了项目名称、所属领域、关键词等三个特征作为模型的输入变量。接下来，我们将根据选定的特征和聚类算法建立分类模型，并对其进行评估和改进。三、预期结果和创新点1.建立一种基于层次聚类的科技项目分类模型，能够快速、准确地将科技项目进行分类。2.利用模型对科技项目进行查重，可以检测出重复的项目，避免资源浪费。3.使用层次聚类方法进行科技项目分类和查重，具有计算效率高、精度高等优点，较传统方法具有更高的效率和精度。四、研究展望本研究还将进一步完成模型的建立、评估和改进等工作，最终将层次聚类方法应用到实际科研工作中，提高科技项目分类和查重的效率和精度。同时，我们还将探索其他类型的聚类算法，以获得更好的分类效果和更高的效率。