基本信息

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文档摘要

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面向高效数据处理的改进支持向量聚类算法的设计与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，各领域数据量呈爆发式增长，海量数据处理成为亟待解决的关键问题。聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域的重要技术，能够在无先验类别信息的情况下，依据数据的相似性将数据对象划分为不同的簇，从而揭示数据的内在结构和分布模式，为后续的数据分析与决策提供有力支持。

支持向量聚类（SupportVectorClustering，SVC）算法作为一种基于支持向量机理论的聚类方法，近年来备受关注。它通过将数据点映射到高维特征空间，并在该空间中寻找一个包围所有样本点且具有最小半径的超球，当这个球面被映