聚类算法在气象数据分析中的应用文献综述

气象数据分析是现代气象学的重要研究领域，对灾害性天气预警、气候变化研究等方面具有重要意义。

聚类算法作为一种无监督机器学习方法，能够有效地识别数据中的潜在模式，为气象数据的深入分析提供了有力工具。

本文首先阐述了聚类分析的基本概念，并概述了常用的聚类算法，包括划分聚类、层次聚类和密度聚类等。

接着，本文详细综述了聚类算法在气象数据分析中的应用现状，涵盖了天气现象识别与分类、气候区域划分、灾害性天气预警、气候变化趋势分析等多个方面，并对相关研究成果进行了深入分析。

最后，本文总结了聚类算法在气象数据分析中的优势和局限性，并展望了未来的研究方向。

关键词：聚类算法；气象数据分析；天气现象识别；气候区域划分；灾害性天气预警

随着气象观测技术的快速发展，全球范围内积累了海量的气象数据。

如何从这些数据中提取有价值的信息，进而提高天气预报的准确率、增强对气候变化的理解，成为气象学家面临的重大挑战。

聚类分析作为一种重要的数据挖掘方法，能够自动将数据划分到不同的类别中，使得同一类别的数据具有较高的相似度，不同类别的数据具有较大的差异性。

近年来，聚类算法在气象数据分析领域得到了越来越广泛的应用，为解决气象领域的科学问题提供了新的思路和方法。