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基于高斯混合模型的减法聚类算法改进与应用研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代,数据量呈爆炸式增长,如何从海量数据中提取有价值的信息成为了众多领域面临的关键问题。聚类算法作为数据挖掘和机器学习中的重要技术,能够将数据集中的样本按照相似性划分为不同的簇,使得同一簇内的数据具有较高的相似性,而不同簇之间的数据差异较大。聚类算法在众多领域有着广泛且重要的应用,在市场分析领域,企业通过聚类算法对消费者的购买行为、偏好等数据进行分析,可将消费者细分为不同的群体,进而针对不同群体制定个性化的营销策略,提高市场竞争力;在生物信息学中,聚类算法可用于基因表达数据分析,帮助研究人员发现基因之间
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