基本信息

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文档摘要

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高维数据聚类分析方法：理论、实践与前沿探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据量呈爆炸式增长，数据维度也不断攀升，高维数据在众多领域中广泛涌现。在生物信息学领域，基因表达数据通常包含成千上万的基因特征，用于研究基因功能、疾病诊断和药物研发。通过分析高维的基因表达数据，可以发现与特定疾病相关的基因模式，为疾病的早期诊断和个性化治疗提供依据。在图像识别领域，一幅普通的彩色图像可以被看作是一个高维数据，每个像素点的红、绿、蓝通道值以及位置信息等构成了高维特征。利用这些高维数据进行聚类分析，能够实现图像分割、目标识别等任务，例如在自动驾驶中对道路场景图像进行分析，识别出