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聚类算法研究 据挖掘、模式识别等研究方向的重要研究内容之一,在识别数据的内在结构方面具有极其重要的作用.聚类主要应用于模式识别中的语音识别、字符识别等,机器学习中的聚类算法应用于图像分割和机器视觉,图像处理中聚类用于数据压缩和信息检索.聚类的另一个主要应用是数据挖掘(多关系数据挖掘)、时空数据库应用(GIS等)、序列和异类数据分析等.此外,聚类还应用于统计科学.值得一提的是,聚类分析对生物学、心理学、考古学、地质学、地理学以及市场营销等研究也都有重要作用[1−3].本文一方面从算法思想、关键技术和优缺点等方面对近年提出的较有代表性的聚类算法进行了分析、介绍;另一方面又选用多个知名数据集对一些典型算法进行了测试.而后综合这两方面信息得出一些相应的结论.公告：学习交流使用，任何人不得用于商业用途。
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