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量子多目标进货聚类算法：原理、优势与多元应用探索.docx

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    量子多目标进货聚类算法：原理、优势与多元应用探索

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在大数据时代，数据量呈爆炸式增长，聚类分析作为一种重要的数据分析技术，在数据挖掘、机器学习、模式识别等领域发挥着关键作用。聚类分析旨在将数据集中的对象划分为若干个通常是不相交的子集（簇），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。通过聚类分析，能够发现数据内在的分布规律和结构，为进一步的数据分析和决策提供基础。

    传统的聚类算法如K-means算法、DBSCAN算法、层次聚类算法等，在一定程度上解决了聚类问题，并且在许多实际应用中取得了成功。然而，随着数据规模的不断

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