基本信息

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文档摘要

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数据特性驱动下的聚类算法适配性与优化策略研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，数据挖掘技术应运而生，成为从海量数据中提取有价值信息的关键手段。聚类算法作为数据挖掘的核心技术之一，在众多领域发挥着至关重要的作用。它能够将数据集中相似的数据对象划分到同一个簇中，使得簇内数据对象相似度高，而簇间相似度低，从而帮助人们发现数据中的潜在结构和模式，为后续的数据分析和决策提供有力支持。

不同的数据具有各自独特的特性，如数据的维度、分布、噪声和稀疏性等。这些特性会对聚类算法的性能和效果产生显著影响。例如，在高维数据中，传统的聚类算法可能面临“维度灾难”问题，计算复