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文档摘要

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高维数据视角下投影聚类算法的原理、优化与多元应用探究

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的大数据时代，数据正以前所未有的速度增长。国际数据公司（IDC）的研究报告显示，全球数据量预计将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，如此庞大的数据规模为各领域的研究和应用带来了丰富的资源，也带来了巨大的挑战。在数据挖掘和机器学习领域，聚类作为一种重要的数据分析技术，旨在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或簇，以便更好地理解数据的内在结构和规律。

然而，随着数据维度的不断增加，传统聚类算法在处理高维数据时面临诸多困境，这一现象被称为“维数灾难