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数据挖掘：聚类：距离度量与相似性计算

1数据挖掘与聚类基础

1.1数据挖掘概述

数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息的过程，这些信息可以是模式、关联、趋势或异常。数据挖掘技术广泛应用于商业智能、科学研究、工程和医疗等领域，帮助决策者理解数据背后隐藏的规律，从而做出更明智的决策。

1.1.1数据挖掘的步骤

数据准备：清洗数据，处理缺失值，标准化数据，选择特征。

数据探索：使用统计和可视化方法理解数据的分布和特征。

模型构建：选择合适的算法，训练模型。

模型评估：使用测试数据评估模型的性能。

模型应用：将模型应用于新的数据，