基本信息

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文档摘要

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聚类算法并行化：挑战、策略与实践

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的当下，数据量正以惊人的速度增长。据国际数据公司（IDC）预测，到2025年，全球每年产生的数据量将达到175ZB。如此庞大的数据规模，为各行业带来了前所未有的机遇与挑战。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了学术界和工业界共同关注的焦点。

聚类算法作为数据挖掘和机器学习领域的重要工具，旨在将数据对象划分成不同的类或簇，使同一簇内的数据对象具有较高相似度，不同簇间的数据对象相似度较低。通过聚类分析，人们能够发现数据中的潜在模式和结构，为决策提供有力支持。聚类算法在众多领域都有着广泛的应用：在机器学习