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文档摘要

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基于特征选择的增量聚类算法：原理、优化与多元应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据正以前所未有的速度增长，数据规模急剧膨胀，数据类型愈发复杂多样。这些数据涵盖了各个领域，如互联网行业中的用户行为数据、电商平台的交易数据、医疗领域的病例数据以及金融行业的交易记录等。面对如此海量且动态变化的数据，传统的数据处理和分析方法逐渐暴露出诸多局限性。聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域中的关键技术，旨在将数据集中相似的数据对象划分为同一簇，不同簇之间的数据对象具有较大差异，其目的是发现数据的内在结构和模式，为后续的数据分析和决策提供支持。在大数据环境下，数据动态增长的特性对聚类算