基于ε0-领域搜索策略的K-medoids聚类算法：优化、验证与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在信息技术飞速发展的今天，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面临的关键问题。数据挖掘作为一门从大量数据中发现潜在模式和知识的交叉学科，应运而生并迅速发展。聚类分析作为数据挖掘中的重要技术之一，能够将数据对象按照相似性划分为不同的簇，使得同一簇内的数据对象具有较高的相似性，而不同簇之间的数据对象差异较大。这种无监督的学习方法在许多领域都有着广泛的应用，如市场分析、生物信息学、图像处理、客户关系管理等，帮助人们发现数据中的潜在结构和规律，为决