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文档摘要

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星型模型下轮廓查询算法的深度剖析与优化策略

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，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为了各领域亟待解决的关键问题，数据挖掘技术应运而生，并迅速成为研究热点。聚类作为数据挖掘中的重要任务，旨在将数据划分成若干组，使组内数据具有相似特征，而评估聚类结果则依赖于密度、紧密度和分离度等指标。传统聚类算法多采用欧几里得距离或马哈拉诺比距离衡量数据点间相似度，但在处理高维数据时，暴露出诸多局限性，如“维数灾难”问题，导致计算复杂度急剧增加，聚类效果大打折扣。

星型模型（star-shapedmodel）作为一种新兴的数据模