基本信息

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文档摘要

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基于量子粒子群优化的自动聚类算法：原理、改进与应用

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，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。聚类分析作为数据挖掘和机器学习中的关键技术，旨在将数据集中相似的数据对象划分到同一类别中，使得不同类别之间的数据具有较大的差异。聚类分析在图像处理、生物信息学、机器学习、社交网络分析等众多领域有着广泛的应用。例如，在图像处理中，聚类可用于图像分割，将图像中的不同区域分离出来；在生物信息学中，可对基因表达数据进行聚类，从而发现具有相似功能的基因；在社交网络分析中，能通过聚类识别出不同的社区结构。

传统的聚类算法如