摘 要
近年来，随着互联网的高速发展，网络分析技术也随之迅速发展。聚类算法作为网络分析技术的重要方法之一，被广泛应用于社交网络分析、物联网等领域。本文通过概括国内外聚类算法的发展现状，分析了聚类算法在网络分析中存在的问题与挑战，并提出了相应的优化对策。未来随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，聚类算法在网络分析中的应用前景将更加广阔。
关键词：物联网；聚类算法；网络数据
目 录
一、引言 1
二、相关理论概述 1
（一）聚类算法的定义、分类和应用 1
（二）基于划分的聚类算法 2
（三）基于层次的聚类算法 3
三、存在的问题与挑战 4
（一）大规模数据的聚类问题 4
（二）聚类结果的可解释性问题 4
（三）数据噪声和异常值问题 5
（四）聚类算法的效率问题 6
四、相应的优化对策 6
（一）基于深度学习的聚类算法研究 6
（二）数据前处理 7
（三）并行计算 8
（四）结合领域知识 8
五、总结与未来展望 9
参考文献 11
致 谢 12
