基本信息

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文档摘要

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基于聚类分区的序列模式挖掘算法：理论、实践与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，各领域数据量呈爆炸式增长，数据挖掘技术应运而生并迅速发展。数据挖掘旨在从海量数据中提取隐藏的、有价值的信息和知识，为决策提供有力支持。随着大数据时代的全面来临，数据挖掘技术在商业智能、医疗健康、金融风险评估、科学研究等众多领域发挥着愈发关键的作用，已成为学术界和产业界共同关注的焦点。

聚类分区和序列模式挖掘作为数据挖掘领域的重要技术，具有不可忽视的地位和应用价值。聚类分区是一种无监督学习方法，其核心在于依据数据对象之间的相似性，将数据集合划分为多个不同的子集，即聚类。同一聚类内的数据对