基于粒子群优化的软子空间聚类算法：原理、改进与应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的今天，数据量呈指数级增长，数据的维度也不断攀升。聚类作为数据挖掘的关键技术之一，旨在将数据集中的对象依据相似性进行分组，使同一组（即簇）内的对象相似度尽可能高，不同组的对象相似度尽可能低。聚类分析在众多领域，如数据挖掘、模式识别、图像处理、生物信息学、市场营销等，都有着广泛的应用。通过聚类，我们能够从海量数据中发现潜在的模式和规律，为决策提供有力支持。例如在市场营销中，聚类分析可将消费者划分为不同群体，助力企业精准把握消费者需求与行为，制定针对性更强的市场策略。

然而，当面对高维数