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文件名称:多属性无向加权图聚类算法:理论、创新与应用.docx
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总页数:26 页
更新时间:2025-09-18
总字数:约3.32万字
文档摘要

多属性无向加权图聚类算法:理论、创新与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下,数据呈现出爆发式增长态势,如何从海量的数据中提取有价值的信息,成为了数据挖掘领域的关键任务。聚类分析作为数据挖掘的重要手段,旨在将数据集中的对象划分为不同的簇,使得同一簇内的对象具有较高的相似度,而不同簇之间的对象相似度较低。通过聚类,能够发现数据的内在结构和规律,为进一步的数据分析和决策提供有力支持。

图作为一种能够有效表示数据对象之间结构关系的数据结构,在现实世界中有着广泛的应用。诸如社交网络、生物信息学、推荐系统等领域,都涌现出大量的多属性无向加权图。在社交网络中,节点可以代表用户,边