基于障碍与方向约束的密度聚类算法：原理、改进与应用探究.docx

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2025-10-11 发布于上海
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基于障碍与方向约束的密度聚类算法：原理、改进与应用探究

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，数据的复杂性也日益增加。聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域的重要技术，旨在将数据集中的样本自动分组成若干个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，而不同簇之间的数据差异性最大，在众多领域发挥着关键作用，如市场细分、社交网络分析、生物信息学、图像识别、异常检测等。通过聚类分析，能够揭示数据中的隐藏结构，帮助人们更好地理解数据背后的含义和趋势，为决策提供有力支持。

传统聚类算法如K-Means等基于距离的方法，在处理简单数据集时表现出色，但它们存在诸多局限性，例如需要预先指定聚