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探索不确定与带容量约束聚类问题的高效近似算法.docx

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    探索不确定与带容量约束聚类问题的高效近似算法

    一、引言

    1.1研究背景与动机

    在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，且数据的类型和来源愈发复杂多样，不确定性成为了数据的一个显著特征。不确定数据广泛存在于众多领域，如传感器网络采集的数据，由于环境噪声、测量误差等因素，数据往往带有不确定性；在金融领域，市场波动、信息不对称等使得金融数据包含诸多不确定性；在医疗诊断中，由于检测手段的局限性、患者个体差异等，诊断数据也存在不确定性。

    聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域的重要技术，旨在将数据对象划分成不同的簇，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。带

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