在无人机集群的快速发展中，数据挖掘技术正逐渐成为提升其智能协同能力的关键，面对海量、复杂且动态的无人机数据，如何高效地提取有价值的信息，以优化飞行规划、增强避障能力、提升编队控制，是当前面临的一大挑战。
通过数据挖掘技术，我们可以从无人机集群的飞行日志、传感器数据、环境信息等多源异构数据中，发现隐藏的模式和趋势，利用聚类分析识别出常见的飞行模式和异常行为，通过关联规则挖掘发现不同传感器数据间的关联性，以及利用时间序列分析预测未来可能的飞行状态变化，这些分析结果不仅可以为无人机集群的智能决策提供支持，还能为优化算法和系统设计提供科学依据。
数据挖掘在无人机集群中的应用还面临诸多问题，如数据预处理的复杂性、算法的实时性要求、以及跨平台数据的整合与共享等，如何克服这些挑战，将数据挖掘的潜力充分发挥出来，是推动无人机集群智能协同发展的关键所在。
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