聚类算法在大数据分析中的应用研究

摘    要

本文主要探讨了聚类算法在大数据分析中存在的问题以及针对这些问题的改进措施。通过对聚类算法的基本概念、常用方法和评价指标的介绍，我们发现聚类算法在大数据场景下往往存在计算复杂度高、高维度数据困扰和结果不稳定等问题。为了缓解这些问题，本文提出了采用并行化计算、特征选择和模型集成等改进技术的方案，从而提高聚类结果的准确性、效率和稳定性，并支持各行各业的大数据分析工作。本文的研究成果可以为聚类算法优化提供参考，为大数据分析和挖掘提供更好的技术支持。

关键词：聚类算法、大数据分析、计算复杂度、特征选择

目录

摘    要 1
1绪论 1
2聚类算法研究综述 2
2.1聚类算法的理论基础 2
2.2常见的聚类算法 2
2.3聚类算法的性能评估 3
3用于大数据分析的聚类算法 3
3.1海量的数据造成了大量的计算复杂性 4
3.2高维数据干扰分簇算法 4
3.3聚类算法稳定性差 4
4用于大数据分析的聚类算法改进 5
4.1海量的数据造成了大量的计算复杂性 5
4.2高维干扰分簇算法 5
4.3聚类算法稳定性差 6
5结论 6
参考文献 7
 

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