——基于机器学习的聚类方法研究与应用
近年来，随着大数据技术的发展，聚类分析作为数据挖掘的重要分支，受到越来越多学者的关注。本文通过综述现有聚类算法，重点探讨了基于机器学习的聚类方法及其实际应用价值。首先，文章从传统聚类算法如K-means入手，分析其优缺点，并结合改进后的优化模型，提出了一种能够自动确定簇数的新方法。其次，针对非线性分布的数据集，引入了基于深度学习的自编码器与聚类相结合的技术路径，显著提升了分类精度。此外，还对聚类结果的评价指标进行了详细讨论，包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数等，为后续研究提供了参考依据。最后，通过实验验证表明，所提方法在处理复杂数据时表现出色，具有较高的实用性和推广意义。本研究不仅丰富了聚类理论体系，也为相关领域实践提供了有力支持。
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