2005年IEEE神经网络 Transactions：聚类算法综述

本文档是一篇2005年发表在《神经网络》(IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS)杂志上的论文，标题为"Survey of Clustering Algorithms"，作者是Rui Xu和Donald Wunsch II，均为IEEE会员。该文章旨在全面探讨和评估在统计学、计算机科学以及机器学习领域广泛使用的聚类算法，以帮助理解和处理大量数据。 聚类分析是数据挖掘的基础方法，它在无或很少先验知识的情况下对数据进行初步探索。虽然这种多样性带来了丰富的工具选择，但同时也可能导致困惑。论文涵盖了多个聚类算法，包括但不限于自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map, SOFM)和适应性共振理论(Adaptive Resonance Theory, ART)，这些都是神经网络领域中的关键技术。 作者通过一系列案例研究，如在基准数据集上的应用，展示了这些算法的实际操作。例如，它们在旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）中的解决方案，以及在生物信息学领域的应用，这是一个由于基因测序技术的发展而日益受到关注的新兴领域。 此外，文章还讨论了两个与聚类密切相关的主题：距离度量(proximity measure)和聚类验证(clustering validation)。距离度量是确定样本之间相似性的关键，而聚类验证则是评估聚类效果的质量，确保得到的分组既符合数据本身的特性又具有统计显著性。 这篇论文为读者提供了一个关于聚类算法的综合指南，有助于理解算法的工作原理、适用场景以及如何选择合适的算法来解决实际问题。对于数据科学家、机器学习工程师和研究人员来说，这是一份重要的参考资料，可以帮助他们更好地理解和应用这些复杂的聚类技术。