基本信息

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文档摘要

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基于改进粒子群优化的聚类算法：原理、改进与应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据呈爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘有价值的信息，成为众多领域面临的关键挑战。聚类分析作为数据挖掘的重要技术，能够将物理或抽象对象的集合分组为由类似对象组成的多个类，在无监督学习中发挥着至关重要的作用。通过聚类，可将数据集中相似的数据点归为同一簇，不同簇之间的数据点具有较大差异，从而揭示数据的内在结构和分布规律，为后续的数据分析、决策制定等提供有力支持。

聚类分析广泛应用于众多领域。在图像处理领域，通过聚类可实现图像分割，将图像中的不同区域分离出来，有助于目标识别、图像压缩等任务