基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法：原理、优化与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，大数据时代已然来临。数据以前所未有的速度增长，广泛应用于各个领域，如商业、医疗、科研等。如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了当前研究的关键问题。聚类算法作为数据挖掘和机器学习领域的重要技术，在这一背景下发挥着至关重要的作用。它能够将数据集中相似的数据点归为一类，发现数据的内在结构和模式，从而帮助人们更好地理解数据，为决策提供有力支持。

在众多聚类算法中，基于单一属性的聚类算法在处理特定类型的数据时具有一定的优势，例如K-Means算法在处理数值型数据时较为高效，它通过