基本信息

---

下载

文档摘要

---

数据场视角下密度聚类算法的深度剖析与创新应用研究

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的今天，数据量呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了众多领域关注的焦点。数据挖掘作为一门交叉学科，融合了统计学、机器学习、数据库等多领域知识，旨在从大量数据中发现潜在模式和规律，为决策提供支持。聚类分析作为数据挖掘的重要分支，在诸多领域有着广泛应用。

聚类分析的核心目标是将数据集中的数据点按照相似性划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似性，而不同簇之间的数据点具有较大的差异性。这种划分方式能够帮助人们发现数据中的内在结构和模式，从而更好地理解数据。例如，在生物学领域