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文档摘要

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探索可变网格聚类算法：原理、优化与多元应用

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，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为众多领域关注的焦点。数据挖掘作为一门从大量数据中发现潜在模式和知识的学科，应运而生并迅速发展。聚类分析作为数据挖掘的核心任务之一，旨在将物理或抽象对象的集合分组为由类似对象组成的多个类，使得同一类中的对象具有较高的相似度，而不同类中的对象相似度较低。通过聚类，我们可以发现数据的自然结构和分布规律，为后续的数据分析、决策制定等提供有力支持。

聚类算法种类繁多，包括划分方法、层次方法、基于密度的算法、基于网格的算法及基于模型的算法等。这些算法各自