聚类分析方法剖析：基于划分与层次聚类的比较研究.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据如潮水般涌来，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了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领域的重要技术，应运而生。它能够将物理或抽象对象的集合分成相似的对象类，揭示数据之间的内在联系与区别，帮助识别数据中不明确的模式或关系，在医学、农业、市场、能源和有哪些信誉好的足球投注网站引擎等诸多方面都有着广泛的应用。

在医学领域，聚类分析可用于疾病分类与诊断。通过对患者的症状、体征、检查结果等多维度数据进行聚类，医生能够发现具有相似特征的患者群体，从而更准确地判断疾病类型，制定个性化的治疗方案。例如，在癌症研究中，利用聚类分析可以对肿瘤的基因表达数