实用高效聚类算法：减少参数依赖，提升信息处理效率

"这篇论文提出了一种实用且高效的聚类算法，旨在解决信息处理领域中聚类算法参数设定困难和效率问题。作者赵美红来自辽宁工程技术大学工商管理学院，研究集中在如何根据样本分布特性自动确定聚类参数，并提高算法的时空效率。论文探讨了多种传统的聚类算法，如层次、平面分割、密度和规则模型等方法，并指出它们在参数设定和效率上的挑战。新提出的算法结合了样本空间划分和爬山策略，以实现无需人为干预的自动化聚类过程。此外，该算法被应用于中文文本聚类，实验结果证明其在提高信息处理效率和性能方面的有效性。" 本文的核心知识点包括： 1. **聚类算法**：聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象自动分组到相似的类别中。论文涵盖了多种类型的聚类算法，如基于层次的（CHAMELEON, CURE, BIRCH）、基于平面分割的（k-means, FREM）、基于密度的（DENCLUE, OPTICS, DBSCAN）以及基于规则和模型的算法。 2. **参数设定难题**：在没有先验知识的情况下，聚类算法通常需要人为设定一些关键参数，如簇的数量、距离阈值等，这在实际应用中可能非常困难。 3. **样本分布特性**：新算法的关键在于利用样本的分布特性来确定样本空间的划分间隔数，这通过数学分析得以实现，从而减少了对人为参数设定的依赖。 4. **爬山策略**：这是一种优化方法，用于在多维空间中搜索最优解，这里被用来优化样本类的划分。 5. **子空间聚类**：新算法可能涉及了子空间聚类，这种技术通过在数据的子集上执行聚类来提高效率和效果，尤其适用于高维数据。 6. **时空效率**：新算法的目标之一是提高聚类的时空效率，这意味着它能够在处理大数据集时保持快速运行，同时占用较少的计算资源。 7. **中文文本聚类**：论文将提出的算法应用于中文文本聚类，这是信息处理中的一个重要任务，有助于理解和组织大量文本数据。 8. **模式识别与人工智能**：这项研究属于模式识别和人工智能领域的前沿，其研究成果可以促进相关领域的理论发展和实践应用。 通过以上知识点，我们可以看出这篇论文在解决聚类算法的实际问题上做出了贡献，特别是对于需要高效处理大量数据的应用场景，如信息抽取、文本分析等，提供了新的思路和方法。