基本信息

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文档摘要

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大规模数据集下增量谱聚类算法与框架：原理、应用及优化

一、引言

1.1研究背景与动机

随着信息技术的飞速发展，人类社会迈入了大数据时代。数据以前所未有的速度和规模不断增长，这些数据广泛存在于各个领域，如互联网、金融、医疗、科研等。在数据挖掘和机器学习领域，聚类分析作为一种重要的无监督学习方法，旨在将数据集中的样本根据某种相似性度量划分为多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度高，而不同簇的样本相似度低。聚类分析在众多领域有着广泛的应用，例如在图像分割中，可将图像中的像素点根据颜色、纹理等特征进行聚类，从而实现对图像中不同物体的分割；在数据降维中，通过聚类可以将高维数据映射到低维空间，同时保留