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基于FCM的模糊聚类算法：原理、应用与优化研究.docx

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    基于FCM的模糊聚类算法：原理、应用与优化研究

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在信息技术飞速发展的今天，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关注的焦点。聚类分析作为数据分析的重要手段之一，旨在将数据集中的对象划分成不同的组或类，使得同一类内的数据对象具有较高的相似性，而不同类之间的数据对象具有较大的差异性。聚类分析在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像处理、生物信息学等众多领域都有着广泛的应用，如客户细分、图像分割、基因表达数据分析等。

    在聚类分析的众多算法中，模糊C均值（FuzzyC-Means，FCM）算法以其独特的优势脱颖而出，成为了研究和应用的热点

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