基本信息

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文档摘要

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模糊聚类有效性的多维审视与实证研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术日新月异的当下，我们已然步入大数据时代，数据规模呈爆发式增长，数据类型愈发繁杂多样。在此背景下，对海量数据的高效处理与精准分析成为了众多领域亟待解决的关键问题。聚类分析作为数据挖掘与机器学习领域的核心技术之一，能够依据数据的内在特征和相似性，将数据划分成不同的簇，使得同一簇内的数据相似度较高，而不同簇之间的数据相似度较低，进而揭示数据的潜在结构和规律，为后续的数据分析与决策提供坚实基础。

模糊聚类算法作为聚类分析的重要分支，将模糊数学理论巧妙地应用于聚类问题中。相较于传统的硬聚类算法，模糊聚类算法突破了“非此即彼