基本信息

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文档摘要

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深入剖析K-均值方法：原理、应用与优化策略

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据量呈爆炸式增长，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。聚类分析作为数据挖掘和机器学习中的重要技术，旨在将数据集中的对象分组为多个簇，使得同一簇内的对象具有较高的相似度，而不同簇之间的对象相似度较低。聚类分析无需预先知道数据的类别标签，能够自动发现数据的内在结构和模式，因此在众多领域中得到了广泛的应用。

K-均值方法作为一种经典且常用的聚类算法，具有原理简单、计算效率高、可扩展性强等优点，被广泛应用于数据挖掘、机器学习、图像处理、生物信息学、市场营销等多个领域。在数据挖掘