基本信息

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文档摘要

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局部密度聚类算法：原理、实现与应用洞察

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，数据以前所未有的速度增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了数据挖掘和机器学习领域的核心任务。聚类分析作为一种重要的无监督学习技术，旨在将数据集中的对象按照相似性或差异性划分为不同的组，同一组内的数据对象具有较高的相似性，而不同组之间的数据对象则具有较大的差异性。这种技术能够揭示数据的内在结构和模式，为数据分析提供了有力的支持，因此被广泛应用于众多领域。

在图像处理领域，聚类分析可用于图像分割，将图像中的像素点根据其颜色、纹理等特征进行聚类，从而提取出不同的目标物体，有助于图像识别、目标检测等任