聚类分析论文

基于机器学习的聚类算法优化与应用研究

近年来，随着大数据技术的快速发展，聚类分析作为数据挖掘的重要分支之一，受到了广泛关注。本文通过深入研究传统聚类算法的不足之处，提出了一种结合机器学习的优化方法。该方法以K-means算法为基础，引入了遗传算法对初始质心进行优化选择，并利用DBSCAN算法处理非球形分布的数据集，从而显著提升了聚类效果。

实验结果显示，改进后的聚类模型在准确率和鲁棒性方面均优于传统算法。此外，文章还探讨了聚类分析在客户细分、图像分割等领域的实际应用案例，为相关行业提供了有价值的参考。未来，可进一步探索深度学习与聚类分析的融合，以应对更加复杂的数据结构和应用场景。本研究不仅丰富了聚类算法理论，也为实际问题解决提供了新的思路。

关键词：聚类分析；机器学习；数据挖掘；优化算法

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