基于网格的加权平均密度自适应聚类算法：原理、优化与多元应用探究

一、引言

1.1研究背景

在信息技术飞速发展的今天，数据量呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了众多领域关注的焦点。数据挖掘作为一门交叉学科，应运而生，旨在从大量数据中发现潜在的模式和知识，为决策提供支持。聚类分析作为数据挖掘中的重要技术之一，在众多领域有着广泛的应用。

聚类分析是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的分析过程，其目的是在相似的基础上收集数据来分类。聚类与分类不同，分类是已知类别标签，而聚类是在没有预先定义类别的情况下，根据数据的相似性和差异性将数据分为不同的类别，属于同一类别的数