基本信息

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文档摘要

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探索分类属性数据聚类算法：原理、比较与创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的今天，数据量呈爆炸式增长，大数据时代已然来临。数据的类型丰富多样，涵盖数值型数据、文本数据、图像数据以及分类属性数据等。其中，分类属性数据在现实世界中广泛存在，诸如客户的性别、职业、学历，商品的类别、品牌，医疗领域中的疾病类型、症状表现等均属于分类属性数据的范畴。这类数据通常以离散的类别形式呈现，其重要性不言而喻，在众多领域的决策制定与分析中发挥着关键作用。

聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域中至关重要的无监督学习技术，旨在将数据集中的样本依据相似性准则划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点具有