基本信息

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文档摘要

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核方法赋能：模糊C-均值聚类算法的革新与突破

一、引言

1.1研究背景与动机

在机器学习领域，聚类作为一种重要的无监督学习方法，旨在将数据集中的样本划分成多个簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇间的样本具有较大的差异性。聚类算法广泛应用于数据挖掘、图像处理、生物信息学、市场分析等众多领域。例如，在图像分割中，聚类可以将图像中的像素点根据其特征划分为不同的区域，从而实现对图像中物体的识别与分割；在生物信息学中，通过聚类分析基因表达数据，可以发现具有相似功能的基因簇，为基因功能研究提供重要线索。

模糊C-均值聚类算法（FuzzyC-MeansClusteringAlgor