K-中心点与K-均值聚类算法：原理、比较及应用拓展研究

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，数据挖掘与机器学习领域由此成为研究热点，其中聚类分析作为一项核心技术，具有至关重要的地位。聚类分析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，其目标是使同一簇内的数据对象具有较高相似度，而不同簇间的数据对象差异显著。通过聚类，我们能够在海量数据中发现潜在规律与模式，进而获取有价值的信息，为决策提供有力支持。在商务智能领域，聚类分析被广泛应用于市场细分、客户关系管理等方面。例如，企业可以依据客户的消费行为、偏好等特征，运用聚类算法将客户细分为不