基本信息

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文档摘要

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探究K-均值聚类算法初始中心选取的关键问题与优化策略

一、引言

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数据挖掘和机器学习领域的核心任务。聚类分析作为一种重要的无监督学习方法，旨在将数据对象划分成多个簇，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。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，可帮助企业对客户群体进行细分，从而制定更具针对性的营销策略；在图像处理领域，能够实现图像分割，将图像分成具有相似像素特征的区域；在异常检测中，有助于识别数据中的异常点，在金融欺诈检测、网络入侵检测等