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聚类算法：未来趋势与研究方向

1引言

1.1聚类算法的基本概念

在数据科学中，聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组到不同的类或簇中，使得同一簇中的对象彼此相似，而不同簇中的对象彼此相异。这种相似性通常基于数据点之间的距离度量。聚类算法的目标是发现数据的内在结构，而无需事先知道数据的分类标签。

1.1.1示例：K-Means聚类算法

K-Means是一种广泛使用的聚类算法，其基本思想是通过迭代过程将数据点分配给最近的簇中心，然后重新计算簇中心。以下是一个使用Python和scikit-learn库的K-Means聚类算法示例：

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