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最小生成树聚类算法：原理、优化与多领域应用的深度剖析.docx

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    最小生成树聚类算法：原理、优化与多领域应用的深度剖析

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    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问题。数据挖掘作为一门多学科交叉的领域，旨在从大量数据中发现潜在的、有价值的模式和知识，为决策提供支持。聚类分析作为数据挖掘的重要组成部分，在诸多领域都发挥着不可或缺的作用。

    聚类分析是一种无监督学习方法，其核心任务是将数据集中的样本划分为多个簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似度，而不同簇之间的样本相似度较低。通过聚类分析，可以发现数据的内在结构和规律，为进一步的数据分析和处理奠定基础。在数据挖掘领域，聚类分析

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