高维数据子空间聚类：启发式密度连接与自底向上策略

本文主要探讨了一种针对高维数据集的子空间聚类算法，发表于2009年的南京师范大学学报(工程技术版)第9卷第3期。作者乐耀佳和许建华提出了该算法，其核心思想是结合密度和网格的概念，旨在解决在处理高维数据时面临的挑战。 算法的关键在于采用了启发式密度连通策略，这种方法通过检测数据点之间的密度关联，确定在一维空间中形成初始簇的基础。这种策略有助于识别数据中的潜在结构，即使在维度较高且数据分布复杂的环境下也能有效地识别出具有相似特性的数据点群组。这不仅提高了聚类的准确性，而且降低了对输入数据顺序的依赖，使得算法对数据的敏感度降低，对于噪声数据的处理也更为稳健。 算法采用自底向上的搜索策略，从底层（即一维或较低维度）开始向上探索，逐步发现隐藏在更高维度子空间中的簇。这种逐层扩展的方法有助于避免陷入局部最优，从而确保找到全局最优的聚类结构。此外，由于算法优化了聚类过程，能够在保持其他性能指标稳定的同时，显著提升聚类的有效性，这对于在基因芯片等生物信息学应用中处理大规模、高维的数据集尤其重要。 总结来说，这篇论文提出了一种创新的子空间聚类方法，适用于高维数据，并在实际基因表达数据的实验中展示了其优越性。该算法通过结合密度和网格，以及自底向上的搜索策略，成功地提高了聚类的效率和鲁棒性，对于解决现代数据科学中常见的高维数据聚类问题具有重要意义。