基本信息

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文档摘要

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基于分形维数的选择性聚类融合算法：理论、实践与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术日新月异发展的当下，数据呈爆发式增长态势，数据挖掘与智能分析在众多领域的应用愈发广泛且深入，已然成为推动各行业发展的关键力量。聚类分析作为数据挖掘中的核心技术之一，通过将数据样本划分成不同类别，使得同一类内的数据对象具有较高相似性，不同类之间的数据对象相似性尽可能小，在无监督机器学习领域占据着举足轻重的地位，广泛应用于数据挖掘、模式识别、统计分析、图像处理、生物信息学、市场营销、金融风险评估等诸多领域。

在数据挖掘中，聚类能够从海量数据里发现潜在模式与结构，为后续数据分析和决策提供有力支持，例如在电