摘要
雷电作为一种常见的自然灾害，对电力系统、航空航天、通信导航等领域的安全运行构成严重威胁。
准确地定位雷电发生的位置，对于雷电预警、雷电防护以及雷电物理研究具有重要意义。
近年来，随着传感器技术、计算机技术和通信技术的快速发展，雷电定位技术取得了显著进步，各种新型定位系统不断涌现。
聚类分析作为一种强大的数据挖掘工具，能够有效地识别数据中的潜在结构和模式，近年来被广泛应用于雷电定位领域，为提高定位精度、识别虚假定位点以及优化定位算法提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了雷电定位和聚类分析的基本概念，然后回顾了聚类分析在雷电定位中的研究历史和现状，并对现有的主要研究方法进行了分类和概述，最后对未来的研究方向进行了展望。
关键词：雷电定位；聚类分析；虚假点识别；定位精度；数据融合
#1.1雷电定位雷电定位是指利用各种技术手段确定雷电发生的空间位置的过程。
其基本原理是基于雷电现象产生的电磁辐射信号，通过多个传感器接收信号并测量信号到达时间差（TOA）、到达时间（TOA）或到达方向（DOA）等参数，结合一定的算法模型计算出雷电的发生位置。
#1.2聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的对象根据其相似性划分为不同的组别（簇）。
其目标是使得同一簇内的对象尽可能相似，而不同簇之间的对象尽可能不相似。
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