基本信息

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文档摘要

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并行K-Means算法：设计、实现与性能优化探究

一、引言

1.1研究背景

在信息技术飞速发展的当下，数据规模呈爆炸式增长态势，为各领域带来了海量的数据资源。聚类分析作为数据挖掘与机器学习领域中关键的无监督学习技术，旨在将数据集中的样本依据相似性准则划分成不同的簇，使同一簇内的数据点相似度高，不同簇的数据点相似度低。凭借其在揭示数据潜在结构、发现数据内在规律等方面的重要作用，聚类分析被广泛应用于众多领域。例如在市场细分中，依据消费者的行为特征、偏好等将其划分成不同群体，为精准营销提供依据；在图像分割里，把图像中具有相似属性的像素点归为一类，实现图像的有效分割与分析；在生物信息学领域，对基因数