基本信息

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文档摘要

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信任函数理论驱动的聚类分析方法创新与实践

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，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为众多领域面临的关键问题。聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域的重要技术，旨在将数据对象划分成不同的簇，使得同一簇内的数据对象具有较高的相似性，而不同簇之间的数据对象具有较大的差异性。聚类分析在生物信息学、市场分析、图像处理、金融投资分析等众多领域有着广泛的应用，例如在生物信息学中对基因表达数据进行分组以揭示基因表达模式和生物过程；在市场分析中通过客户聚类划分不同客户群体，实现个性化营销和产品推荐。

信任函数理论，又称D-S证据理论（D-