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从理论到实践：K-means聚类算法的多维改进与应用探索
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息技术飞速发展的当下，数据量呈爆发式增长，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为众多领域面临的关键问题。聚类分析作为数据挖掘和机器学习中的重要技术，旨在将数据集中的对象划分为多个组，使得同一组内的对象相似度高，而不同组之间的对象相似度低，它能够帮助人们发现数据的内在结构和规律，为决策提供有力支持。
K-means聚类算法作为一种经典的基于划分的聚类方法，凭借其原理简单、易于实现、计算效率高以及在大规模数据集上表现良好等优势，在众多领域得到了极为广泛的应用。在市场细分领域，企业运用K-m
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