鲁棒非负矩阵分解聚类方法：原理、改进与多领域应用探究.docx

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2025-09-29 发布于上海
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鲁棒非负矩阵分解聚类方法：原理、改进与多领域应用探究

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，数据以前所未有的速度增长，数据挖掘和机器学习作为处理和分析海量数据的关键技术，在众多领域中发挥着至关重要的作用。聚类分析作为机器学习中的一个重要分支，旨在将数据集中的对象按照相似性或差异性进行分组，使得同一组内的对象具有较高的相似性，而不同组之间的对象具有较大的差异性。聚类分析无需预先标注数据，是一种无监督学习方法，能够发现数据中潜在的模式和结构，为数据分析和决策提供有力支持，因此在市场营销、生物信息学、图像处理、网络安全等领域得到了广泛的应用。例如，在市场营销中，通过聚类分析可以对客户