基本信息

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文档摘要

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高维海量数据联合聚类算法：理论、优化与多元应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，各领域的数据量呈爆发式增长，数据维度也不断攀升，高维海量数据已成为常态。从生物信息学中对基因序列和蛋白质结构数据的分析，到金融领域里对市场交易、风险评估和投资组合管理数据的处理；从互联网行业的用户行为分析、推荐系统构建，到医疗领域的疾病诊断、药物研发，高维海量数据无处不在。例如，在生物信息学研究中，基因表达数据的维度可高达数万维，样本数量也极为庞大，这些数据蕴含着生命活动的重要信息，对揭示疾病机制、开发新的治疗方法至关重要。然而，高维海量数据的处理面临诸多严峻挑战。“维度灾难”是其中