数据挖掘类论文中期检查参考文档

简介：
本参考文档旨在为进行中的数据挖掘研究项目提供中期检查指导。它涵盖了评价标准、预期成果及报告要求等内容，帮助研究人员评估进度并调整策略以达成研究目标。 在论文中期检查阶段，我主要进行了数据挖掘类的研究工作。首先，在充分了解业务的基础上，使用开源工具Weka对近五年的实际生产数据进行分析，并采用传统的simpleKmeans算法构建研究模型。实验结果显示当每年的数据被划分为10个接近的簇时，记录中的簇归属有明显的变动趋势，但聚类结果整体较为稳定。 接下来的研究重点转向了演化聚类的相关理论知识的学习和应用。通过对聚类后的数据进行分类挖掘分析，以期能够揭示质量管理中数据的变化规律，并深入理解在离散制造业环境中影响产品质量的因素及其演变过程。 此外，我还研究了遗传算法的特点以及它在聚类挖掘中的具体应用场景。经过对比与实验，在将该方法应用于实际数据分析后发现其聚类效果仍有改进空间。因此，我尝试构建了一种混合遗传算法模型，并初步设定了一些传统评估指标进行测试。结果显示这种新模型的聚类效果有了显著提升。 通过这一系列的研究工作，我对数据挖掘技术在质量管理中的应用有了更深入的理解和认识。