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文档摘要

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剖析FCM与FCL算法：原理、应用及性能比较

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代统计学和数据挖掘领域中，聚类算法始终占据着重要的研究地位，作为一种无监督学习方法，它能够将数据集中的对象划分为不同的组或簇，使得同一簇内的数据对象具有较高的相似度，而不同簇之间的数据对象相似度较低。聚类算法的这种特性，使其在众多领域都有着广泛的应用。例如在数据挖掘中，通过聚类算法可以发现数据中的隐藏模式和规律，帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，从而做出更明智的决策，如市场细分、客户行为分析等；在推荐系统里，聚类算法可以根据用户的历史行为数据，将具有相似兴趣爱好的用户聚为一类，进而为用户推荐相似的商品或服