深度剖析两类基于稀疏相似度矩阵的谱聚类算法：原理、比较与创新应用

一、引言

1.1研究背景与动机

在机器学习和数据挖掘领域，聚类分析作为一种重要的无监督学习技术，旨在将数据集中的样本划分成若干个组别或“簇”，使得同一个簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。聚类分析在众多领域都有着广泛的应用，例如在市场细分中，企业可以根据消费者的行为、偏好等特征进行聚类，从而针对不同的细分市场制定精准的营销策略；在社交网络分析里，通过对用户关系的聚类，能够发现社区结构，了解用户群体的互动模式；在图像分割中，聚类可将图像分割成不同的区域，便于后续对图像内容的分析与理解；在生物信息学中，根据基因表