基于特征选择的K-means聚类方法研究文献综述

随着大数据时代的到来，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为各个领域研究的热点和难点。

聚类分析作为一种无监督学习方法，能够有效地将数据分组，发现数据内部的潜在结构和模式，被广泛应用于图像识别、生物信息学、市场分析等领域。

K-means算法是一种经典的聚类算法，具有简单易实现、效率高等优点，但其对初始聚类中心和特征维度敏感，且容易陷入局部最优解。

特征选择作为一种有效的降维方法，可以去除数据中的冗余和噪声特征，提高聚类算法的效率和精度。

因此，本文将针对基于特征选择的K-means聚类方法展开研究，以期提高聚类算法的性能。

关键词：聚类分析，K-means算法，特征选择，降维

近年来，随着信息技术的飞速发展，各行各业积累了海量的数据。

如何从海量数据中提取有价值的信息，发现数据内部的潜在规律，成为当前数据挖掘领域的研究热点。

聚类分析作为一种无监督学习方法，能够将数据对象根据其相似性划分为不同的簇，从而揭示数据内部的结构和模式，为决策提供支持。

K-means算法是一种简单高效的划分式聚类算法，其基本思想是将数据对象分配到距离其最近的聚类中心所属的簇中，并迭代更新聚类中心，直到满足收敛条件。