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聚类分析赋能多因子动态加权：理论、方法与实证探索
一、引言
1.1研究背景与动因
在当今数据驱动的时代，各领域所积累的数据量呈爆炸式增长，如何从海量、复杂的数据中提取有价值的信息，成为众多学科和行业面临的关键挑战。聚类分析和多因子动态加权作为数据分析的重要工具，在各自领域展现出独特的优势和应用价值。
聚类分析是一种无监督学习方法，其核心在于依据数据对象间的相似性，将数据划分为不同的簇，使得同一簇内的数据对象相似度较高，而不同簇间的数据对象相似度较低。凭借这一特性，聚类分析在多个领域得到了广泛应用。在市场营销领域，聚类分析能够根据消费者的购买行为、偏好、人口统计学特征等多维度数据，对消费者进行
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