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文档摘要

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基于协方差的选择性聚类集成：原理、算法与应用探究

一、绪论

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据挖掘和机器学习领域的重要性日益凸显。聚类分析作为数据挖掘中的关键无监督学习技术，旨在将数据集中的样本点划分成多个不同的子集（簇），使簇内数据具有较高相似度，簇间数据相似度较低。聚类分析的目标是通过对杂乱无章的数据样本进行分类，为后续的数据挖掘和机器学习任务提供良好的数据预处理基础，从而帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。

然而，单一的聚类算法存在诸多局限性。以K均值算法为例，该算法在每次选取初始的k个代表对象时是随机的，这就导致聚类结果可能会因初始聚类中心点的不同而产生较大差异，