IEEE 聚类算法综述：从统计到生物信息学的应用

"这篇文章是IEEE Transactions上的一篇关于聚类算法的经典综述，由Rui Xu和Donald Wunsch II撰写，发表于2005年。文中深入探讨了聚类算法在不同领域的应用，包括统计学、计算机科学和机器学习，并在一些基准数据集、旅行商问题以及生物信息学中展示了其实际应用。此外，还讨论了紧密相关的主题，如邻近度度量和聚类验证。" 在这篇《聚类算法的调查》中，作者首先指出数据分析对于理解各种现象的重要性，特别是聚类分析，它是一种基本的数据探索方法，通常在没有或很少先验知识的情况下进行。由于不同学科的交叉研究，聚类算法的多样性为我们提供了多种工具，但同时也带来了选择困难。 文章详细介绍了多种聚类算法，这些算法适用于不同的数据集。例如，适应性共振理论(ART)是一种自适应的聚类方法，能够在数据变化时自动调整类别数量。而自组织特征映射(SOFM)是一种基于神经网络的聚类技术，能够通过竞争学习来组织数据点。 接着，作者讨论了聚类算法在基准数据集上的应用，这是评估和比较不同算法性能的常见方式。旅行商问题(TSP)作为一个经典的优化问题，有时也会用聚类算法作为预处理步骤，以减少问题的复杂性。 此外，生物信息学作为一个快速发展的领域，对聚类算法的需求尤为强烈。在基因表达数据的分析中，聚类可以帮助研究人员识别基因表达模式，揭示生物过程和疾病状态。 文章进一步涉及了聚类算法的关键组件——邻近度度量，这是决定数据点之间相似性的基础。不同的邻近度度量（如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等）会影响聚类结果的质量和解释性。 最后，聚类验证是评估聚类结果的有效性的重要环节。作者介绍了多种评估指标，如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等，这些指标可以帮助确定最佳的簇数和聚类质量。 这篇综述为读者提供了一个全面了解聚类算法及其应用的框架，对于研究人员和实践者来说，是理解和选择适合特定任务的聚类方法的重要参考。