数据流模型下K-Means聚类核心集算法的深度剖析与实践应用

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，如何高效地处理和分析这些海量数据成为了众多领域面临的关键挑战。聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域中的重要技术，能够在无先验标签的情况下，依据数据对象的内在特征和相似性，将其划分成不同的簇，使得同一簇内的对象具有较高相似度，而不同簇间的对象差异明显。这一特性使得聚类分析在众多领域得到了广泛应用，如市场营销中的客户细分、计算机视觉中的图像分割、生物信息学中的基因表达分析以及社交网络分析等。

K-Means算法作为聚类分析中最为经典和常用的算法之一，具有原理简单、易