基于谱维约简的密度自适应AP聚类：高效解决复杂数据集聚类

本文主要探讨了一种基于谱维约简的密度自适应亲和力传播聚类算法，这是一种针对复杂和大规模数据集的创新聚类方法。传统相似性传播（Affinity Propagation, AP）聚类算法依赖于用户定义的自信心参数来确定聚类中心，这可能导致对最优设置的不断搜索。K-AP算法为了解决这个问题，引入了对K个预设簇数的约束，从而实时利用这些簇的结果，提高了聚类效率。 算法的核心在于构建一个能真实反映数据内在结构的相似度矩阵。作者提出了一种密度自适应相似度度量，这种方法能够更准确地衡量数据点之间的关联性，使得算法在处理高维数据时更为稳健，避免了高维特征导致的稀疏性和奇异值问题。通过结合谱图理论，算法将原始数据降维到低维的本征空间，从而降低了维度带来的复杂性，使得算法在高维数据集上的表现更加出色。 实验结果显示，这种密度自适应的AP聚类算法在处理结构复杂的大型数据集时，不仅提高了聚类效果，而且在处理高维数据时比基础的AP和K-AP算法表现出更好的性能。该算法提供了一种有效的解决方案，能够在保持聚类质量的同时，避免了传统聚类方法可能遇到的挑战，对于实际应用中的大规模数据分析具有重要意义。