探索进化多目标与聚类集成融合下的自动聚类算法创新与实践.docx

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2025-10-09 发布于上海
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探索进化多目标与聚类集成融合下的自动聚类算法创新与实践

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的大数据时代，数据以前所未有的速度和规模不断涌现。从互联网领域中用户的浏览记录、社交互动信息，到生物医学领域里海量的基因数据、病例信息，再到金融领域的交易数据、风险评估数据等，数据的来源广泛且数量巨大。这些数据蕴含着丰富的潜在信息，如何有效地挖掘这些信息，成为了众多领域关注的焦点。数据挖掘技术应运而生，它旨在从海量数据中提取出有价值的知识和模式，为决策提供有力支持。

聚类作为数据挖掘中的关键技术之一，具有极其重要的地位。聚类的核心任务是依据数据对象之间的相似性，将数据划分为不同的簇，使得