聚类分析新视界：改进K-means算法与创新有效性指标的深度探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为众多领域面临的关键问题。聚类分析作为数据挖掘和机器学习中的重要技术，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具有较大的差异性。这种特性使得聚类分析在众多领域得到了广泛的应用。

在商业领域，聚类分析可用于客户细分。通过对客户的消费行为、偏好、地理位置等多维度数据进行聚类，企业能够深入了解不同客户群体的特征和需求，从而制定更加精准的营销策略，提高客户满意度和忠诚度，例