探索邻域相似度自适应近邻传播聚类算法：原理、优化与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的今天，数据呈现出爆炸式增长的态势，数据挖掘作为从海量数据中发现潜在模式和知识的关键技术，其重要性日益凸显。聚类算法作为数据挖掘中的核心技术之一，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，而不同簇之间的对象具有较大的差异性。聚类算法广泛应用于众多领域，如商业领域的客户细分，通过对客户的消费行为、偏好等数据进行聚类分析，企业能够深入了解不同客户群体的特征，从而制定更加精准的营销策略，提高客户满意度和忠诚度；在生物学中，聚类算法可用于基因表达数据分析，帮助研究人