1. 您所在位置：
  2. 网站首页
  3. 文档分类
  4. 计算机
  5. 数据挖掘与模式识别

聚类算法并行化：挑战、策略与实践.docx

聚类算法并行化：挑战、策略与实践.docx

    1. 1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
    2. 2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
    3. 3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
    查看更多

    聚类算法并行化：挑战、策略与实践

    一、引言

    1.1研究背景与动机

    在信息技术飞速发展的当下，数据量正以惊人的速度增长。据国际数据公司（IDC）预测，到2025年，全球每年产生的数据量将达到175ZB。如此庞大的数据规模，为各行业带来了前所未有的机遇与挑战。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了学术界和工业界共同关注的焦点。

    聚类算法作为数据挖掘和机器学习领域的重要工具，旨在将数据对象划分成不同的类或簇，使同一簇内的数据对象具有较高相似度，不同簇间的数据对象相似度较低。通过聚类分析，人们能够发现数据中的潜在模式和结构，为决策提供有力支持。聚类算法在众多领域都有着广泛的应用：在机器学习

    您可能关注的文档

    最近下载

    文档评论（0）

    chilejiupang + 关注
    实名认证
    内容提供者

    该用户很懒，什么也没介绍

    咨询Ta 进入空间

    1亿VIP精品文档

    更多 >

    相关文档

    更多 >