基于决策粗糙集的聚类数自动确定方法：理论、实践与创新.docx

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2025-09-20 发布于上海
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基于决策粗糙集的聚类数自动确定方法：理论、实践与创新

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，数据挖掘和机器学习作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，受到了广泛关注。聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域的重要研究内容，旨在将数据集中的对象按照相似性或差异性进行分组，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。聚类分析在众多领域都有着广泛的应用，例如在市场营销中，通过对客户数据进行聚类分析，企业可以将客户细分为不同的群体，针对不同群体的特征和需求制定个性化的营销策略，从而提高市场竞争力；在生物信息学中，聚类分析可以帮助研究人