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《高维数据的若干聚类问题及算法研究》
一、引言
随着信息技术的飞速发展，高维数据在各个领域的应用越来越广泛。如何有效地对高维数据进行聚类分析，已经成为数据挖掘和机器学习领域的重要研究课题。聚类分析是一种无监督学习方法，能够将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据具有较高的相似性，而不同簇间的数据相似性较低。然而，高维数据给聚类分析带来了许多挑战，如数据稀疏性、维数灾难等问题。因此，本文将探讨高维数据的若干聚类问题及算法研究。
二、高维数据聚类问题
1.数据稀疏性
高维数据中，很多维度的数据可能对聚类结果没有太大贡献，甚至可能引入噪声。这导致在高维空间中，大部分区域的数据分布较为稀疏，从而使
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