基本信息

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文档摘要

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聚类集成关键技术：原理、挑战与前沿探索

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，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了众多领域关注的焦点。机器学习作为人工智能的核心领域之一，旨在让计算机自动从数据中学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和分析。聚类分析作为机器学习中的无监督学习任务，在数据挖掘、模式识别、图像处理、生物信息学等众多领域发挥着至关重要的作用。

聚类分析的目标是将数据集中的样本划分为不同的簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似度，而不同簇之间的样本相似度较低。通过聚类分析，可以发现数据的内在结构和分布规律，为后续的数据分析和决策提供支持。例如，在客户关系管