数据挖掘聚类算法研究综述：20年来的发展与新趋势

本文档深入探讨了数据挖掘中的一个重要分支——聚类算法研究的最新进展。作者首先回顾了聚类这一古老的概念，引用了我国古代文献中的"物以类聚，人以群分"，强调了聚类在人类认知世界过程中的基础作用。数据挖掘的主要目标之一就是通过发现大型数据中的模式，将相似的数据点归为一类，以此揭示数据内部的结构和潜在规律。 聚类分析的核心是选择合适的聚类准则和相似性度量方法。文中列举了五类传统聚类算法，包括层次聚类、K-means聚类、DBSCAN（密度可达性聚类）、谱聚类以及模糊C均值聚类等，并对其各自的特点、优缺点及其发展现状进行了详尽阐述。作者指出，随着技术的进步，出现了许多新的聚类算法，如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类和数据流聚类等，这些算法更注重解决复杂数据集中的挑战，如高维数据处理、噪声处理和不确定性处理。 对于新算法的研究，论文从样本归属关系、样本数据预处理、相似性度量策略、样本更新方法、处理高维度数据的能力以及与其他学科如机器学习、图论等的融合等多个角度进行了细致的剖析。这不仅展示了聚类算法研究的多元性和深度，也突显了其在数据科学领域的前沿性和实用性。 这篇论文为读者提供了一个全面的聚类算法研究概览，对于理解聚类理论的发展、选择合适的聚类方法以及进一步推动该领域研究具有很高的参考价值。无论是对于学术研究者还是实践者来说，都是了解和掌握数据挖掘中聚类算法动态的重要参考资料。