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文档摘要

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聚类分析赋能SVM分类算法：原理、应用与优化探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据的规模和复杂性不断增长，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，成为了众多领域面临的关键问题。聚类分析和支持向量机（SVM）分类算法作为数据分析和模式识别的重要工具，各自展现出独特的优势，将两者有机结合，能够进一步提升数据分析的准确性和效率，具有重要的研究意义和广泛的应用前景。

聚类分析是一种无监督学习方法，其核心思想是“物以类聚”，依据数据点之间的相似性度量，将物理或抽象对象的集合分组为由类似对象组成的多个类。例如，在市场细分中，通过聚类分析可以根据消费者的年龄、收入、消费习惯等特征，