摘要
聚类分析作为一种无监督学习方法，在数据挖掘、模式识别和机器学习等领域扮演着至关重要的角色。
传统的聚类算法通常处理静态数据集，然而，随着数据规模的不断增长和数据流的普遍存在，传统的聚类方法面临着巨大的挑战。
增量式聚类算法能够有效地处理动态变化的数据流，并在新数据到来时更新聚类结果，而无需重新处理整个数据集，因此得到了广泛的关注和研究。
代表点聚类算法作为一种高效的聚类方法，通过选取代表性数据点来概括数据的特征，能够有效降低数据的维度和算法的复杂度。
因此，结合增量式学习和代表点聚类方法的优势，设计高效的基于代表点的增量式聚类算法具有重要的理论意义和实际应用价值。
关键词：聚类分析；增量式聚类；代表点；数据流；算法
#1.1聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中具有相似特征的对象划分为同一组，而将具有不同特征的对象划分到不同的组。
其目标是最大化组内相似度，同时最小化组间相似度。
聚类分析在各个领域都有着广泛的应用，例如：客户细分:根据客户的购买行为、人口统计信息等特征，将客户划分为不同的群体，以便进行精准营销。
图像分割:将图像中的像素点根据颜色、纹理等特征进行分组，实现图像分割。
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