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基于预聚类的K-最近邻分类算法：原理、优化与应用.docx

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    基于预聚类的K-最近邻分类算法：原理、优化与应用

    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众多领域关注的焦点。机器学习作为人工智能的核心领域，旨在让计算机通过数据学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和分类。在众多机器学习算法中，基于预聚类的K-最近邻分类算法（Pre-clusteringbasedK-NearestNeighborClassificationAlgorithm）脱颖而出，成为研究和应用的热点。

    K-最近邻（K-NearestNeighbor，KNN）算法作为一种经典的有监督学习方法，其

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