基于密度的聚类算法并行化研究及在视网膜血管提取中的创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息成为了众多领域面临的关键问题。聚类算法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差异较大。聚类分析在诸多领域都有着广泛的应用，例如在市场分析中，通过对消费者行为数据的聚类，可以将消费者细分为不同的群体，从而为企业制定精准的营销策略提供依据；在生物信息学中，聚类算法可用于基因序列的分类和比较，帮助生物学家发现新的生物标志物和药物靶点。

随着数据规