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基于最优正则化参数的核FCM聚类算法深度剖析与应用拓展.docx

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    基于最优正则化参数的核FCM聚类算法深度剖析与应用拓展

    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，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为众多领域面临的关键问题。数据聚类作为一种重要的数据分析技术，能够将数据集中的对象划分成不同的组或簇，使得同一簇内的数据对象具有较高的相似性，而不同簇之间的数据对象具有较大的差异性。这种技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像处理、生物信息学、市场分析等众多领域都有着广泛的应用。

    在机器学习领域，聚类算法可以帮助发现数据中的潜在模式和结构，为分类、回归等其他学习任务提供有价值的预处理信息。在图像识别中，聚类能够对图像中的像素点进行分

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