基本信息

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文档摘要

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基于AFS邻域的全局聚类算法：原理、改进与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展和互联网广泛普及的大数据时代，数据以前所未有的速度增长。从物联网设备产生的海量传感器数据，到社交媒体平台上用户发布的文本、图片和视频，再到金融交易记录、医疗健康数据等，数据的规模、种类和复杂性都达到了前所未有的程度。如何从这些海量、复杂的数据中提取有价值的信息，成为了众多领域面临的关键问题。聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域的重要技术，旨在将数据集中的对象分组成若干不同的类别，使得同一类别内部的对象相似度高，而不同类别之间的相似度较低。通过聚类，我们能够发现数据中的隐藏模式和结构，为进一步的数