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文档摘要

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密度中心聚类算法：优化策略与分布式实现的深度探索

一、引言

1.1研究背景

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了数据挖掘领域的关键任务。聚类分析作为数据挖掘中的一项重要技术，旨在将数据集中的对象划分为多个组，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组间的对象相似度较低。通过聚类分析，我们能够发现数据中的潜在模式和结构，为进一步的数据分析和决策提供支持。

密度中心聚类算法作为聚类算法中的重要分支，近年来在各个领域得到了广泛的应用。在图像处理领域，密度中心聚类算法可以用于图像分割，将图像中的不同区域按照像素密度进行划分，从而实现对图像中物体的识别和提取。例如