基本信息

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文档摘要

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探索模糊粗糙支持向量聚类方法：原理、优化与应用

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面临的关键问题。数据挖掘和模式识别作为处理和分析数据的重要技术，在众多实际应用场景中发挥着关键作用，如生物医学领域的疾病诊断与预测、金融领域的风险评估与欺诈检测、工业制造领域的质量控制与故障诊断等。而聚类分析作为数据挖掘和模式识别的核心任务之一，旨在将数据集中的对象划分为不同的簇，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇间的对象具有较大的差异性。通过聚类分析，能够发现数据中的潜在结构和规律，为后续的数据分析和决策提供有力支持。

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