人才培养

一、 开题答辩题目：基于模糊隶属关系的聚类算法研究

二、 开题答辩人：张润鑫

三、 开题答辩时间：2024年11月22日14:00

四、 开题答辩地点：友谊校区毅字楼2楼228会议室

五、 开题内容简介：

与清晰聚类不同，模糊聚类综合考虑了数据的模糊性和不确定性，将样本分配到多个簇并通过相似性度量来计算权重。由于在计算过程中保留了每个样本与所有簇之间的相似性度量，模糊聚类能够挖掘样本之间更复杂的结构，在处理复杂数据时展现出了较高的灵活性和适应性，因此被广泛研究和应用，直到今天都是学习和研究的热点话题。即使经过了多年发展，该领域仍存在较多问题：模型优化变量和约束较多，无法直接优化，求解过程繁琐且容易陷入局部解；高维复杂数据使得现有相似性度量方式失效，传统算法无法有效处理高维数据；现有模糊聚类算法都是基于划分的思想，无法处理非球形分布数据集等。本研究聚焦于模糊聚类领域现存的关键性问题，利用深度特征学习、模糊化切图、锚点和标签传播等技术，提出了深度聚类、切图聚类、集成聚类等多个子领域相关算法，旨在有效解决该领域现存问题，推动模糊聚类和机器学习等领域的进一步发展。

六、 开题答辩人简介：

张润鑫，男，学号2023100533，光电与智能研究院，导师聂飞平教授，主要研究方向为机器学习理论及应用。