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基于PDStream的增量聚类算法:原理、优化与应用探索
一、引言
1.1研究背景与意义
在大数据时代,数据正以前所未有的速度产生和积累。从互联网的海量用户行为数据,到物联网中各类传感器源源不断采集的数据,再到金融交易中瞬间产生的大量记录,数据流已成为数据存在的一种主要形式。这些数据流具有高速、实时、无限增长等特点,对其进行有效的处理和分析,挖掘其中蕴含的有价值信息,成为了学术界和工业界共同关注的焦点问题。
聚类分析作为数据挖掘中的一项重要技术,旨在将数据集中相似的数据对象划分到同一个簇中,使得簇内对象相似度高,而簇间对象相似度低。通过聚类,可以发现数据的内在结构和分布模式,为进一步的数据分
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