基于密度的数据流聚类挖掘算法的任务书1.背景在数据挖掘领域中，数据流聚类挖掘算法是一个研究热点。随着互联网、物联网、工业自动化等领域的快速发展，数据流场景越来越普遍。数据流聚类挖掘算法可以对这些数据流中的大量、高维数据进行实时、准确的聚类分析，为数据的有效利用提供了基础支持。2.目标本次任务的目标是基于密度的数据流聚类挖掘算法的研究与应用。具体包括以下内容：（1）分析相关文献，理解基于密度的数据流聚类挖掘算法的基本原理和方法。（2）根据数据流的特点，设计和实现基于密度的数据流聚类挖掘算法。（3）使用真实数据流进行实验验证算法的有效性和性能。（4）撰写研究报告，对算法的实现过程和实验结果进行详细描述和分析，提出后续工作的方向和建议。3.要求（1）熟悉数据流挖掘算法的基本原理，了解聚类分析相关的知识。（2）具备一定的编程能力和算法设计能力。（3）具备良好的数据分析能力和科研论文写作能力。4.参考文献（1）Gao,S.,Liu,H.,Preparata,F.P.,&Zhang,K.(2018,June).Density-basedclusteringofdatastreamswithpolygonalclusters.InProceedingsofthe34thInternationalConferenceonMachineLearning-Volume70(pp.1397-1406).（2）Shi,X.,Gao,S.,&Zhang,K.(2019).ADensity-BasedMethodforStreamingAnomalyDetection.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering.（3）Shi,X.,Zhang,K.,&Gao,S.(2019).Density-basedStreamClusteringwithClusterFilamentDetection.ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData(TKDD),13(4),1-28.（4）张梦婷.基于密度的流数据聚类分析方法[D].华南理工大学,2020.5.时间节点任务开始时间：2022年1月1日任务结束时间：2022年6月30日