基本信息

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文档摘要

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密度峰值聚类算法的深度剖析与创新改进研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为众多领域关注的焦点。聚类算法作为数据挖掘和机器学习领域的重要技术，旨在将数据集中的数据点按照相似性划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似性，而不同簇之间的数据点具有较大的差异性。聚类分析不需要预先知道数据的类别标签，是一种无监督的学习方法，它能够帮助人们发现数据中的潜在模式和结构，为后续的数据分析和决策提供支持，在诸多领域有着广泛的应用。

在生物学领域，聚类算法可用于基因表达数据分析，帮助研究人员识别具有相似表达模式的基因簇，从而揭示