optimal neigh- borhood kernel clustering (ONKC) algorithm与多核k聚类算法的区别

Optimal Neighborhood Kernel Clustering (ONKC) 算法和多核 K-Means 算法是两种不同的聚类算法。

ONKC 算法是一种基于最优邻域核的聚类算法，它将数据映射到一个高维特征空间中，并通过最优化邻域内核来实现数据聚类。该算法的核心是通过优化最优邻域内核，从而最小化由邻域内核导致的聚类误差。

而多核 K-Means 算法是一种基于核函数的 K-Means 聚类算法，它将数据映射到一个高维特征空间中，并通过多个核函数的加权组合来实现数据聚类。该算法的核心是通过优化多个核函数的权重，从而最小化由核函数导致的聚类误差。

因此，ONKC 算法和多核 K-Means 算法在聚类思想和实现方式上存在一些区别。具体来说，ONKC 算法是基于最优邻域内核的聚类算法，而多核 K-Means 算法是基于核函数的加权组合的聚类算法。