在无人机集群的快速发展中，数据挖掘技术作为关键支撑，正逐渐成为提升其智能协同能力的重要手段，如何有效利用数据挖掘技术，从海量无人机数据中提取有价值的信息，以优化集群的决策、路径规划和任务分配，仍是一个亟待解决的问题。
面对无人机集群产生的海量、异构、高维度的数据，如何进行高效的数据预处理和特征选择，是提升数据挖掘效果的关键，这要求我们采用先进的降维技术和噪声过滤方法，以减少数据冗余和噪声干扰，提高数据质量。
在数据挖掘过程中，如何构建准确、高效的模型来捕捉无人机集群行为的复杂模式，是另一个重要挑战，这需要我们深入研究机器学习、深度学习等算法，并针对无人机集群的特定需求进行定制化开发，如基于强化学习的路径规划和基于聚类分析的任务分配等。
如何将数据挖掘的结果实时地应用于无人机集群的决策过程中，以实现智能协同的动态调整和优化，也是我们需要关注的问题，这需要我们将数据挖掘技术与实时计算、云计算等技术相结合，构建一个高效、灵活的智能协同系统。
在数据挖掘中提升无人机集群的智能协同能力是一个复杂而重要的课题，我们需要不断探索新的技术和方法，以应对这一领域的挑战和机遇。
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