基本信息

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文档摘要

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非负矩阵分解在集成聚类中的应用研究：理论、方法与实践

一、引言

1.1研究背景

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了众多领域面临的关键挑战。聚类作为数据挖掘中的一项重要技术，旨在将数据集中的对象按照相似性或差异性划分为不同的簇，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象差异较大。聚类在诸多领域都有着广泛的应用，如机器学习领域，聚类能够帮助发现数据中的潜在模式和结构，为后续的分类、预测等任务提供基础，在图像识别中，通过聚类可以对图像进行分类和检索，提高图像分析的效率和准确性；在生物信息学领域，聚类可用于基因表达数据分析，帮助研究人员发现具有