聚类集成算法：结合谱聚类与Nyström采样

"基于谱聚类的聚类集成算法通过结合谱聚类的优势和聚类集成的方法，解决了谱聚类对尺度参数敏感的问题，并提高了聚类的稳定性和准确性。" 文章详细介绍了基于谱聚类的聚类集成算法，这是一种旨在克服谱聚类算法对尺度参数敏感性的方法。谱聚类，作为近年来发展起来的一种高效聚类技术，能够处理非凸形状的数据分布，然而，其性能往往受到选择合适尺度参数的限制。为了解决这一问题，作者提出了一种新的聚类集成策略。 该算法分为三个主要步骤：首先，利用谱聚类算法的内在特性创建多样性的聚类成员，这有助于增加聚类的多样性，从而提高最终结果的稳定性；其次，应用连接三元组算法来计算相似度矩阵，这一过程不仅考虑了数据点之间的直接相似性，还扩充了间接相似性的信息，增强了数据点之间的关系理解；最后，通过谱聚类算法对扩增后的相似度矩阵进行处理，得到最终的聚类集成结果。 为了适应大规模数据集的应用，算法采用了Nyström采样技术，这是一种有效的近似方法，仅计算随机选取的数据点之间的相似度以及这些随机点与剩余数据点之间的相似度，显著降低了算法的计算复杂度，使其在大数据场景下仍具有可行性。 实验结果显示，相较于传统的聚类集成算法，基于谱聚类的聚类集成算法在数据聚类和图像分割等任务上表现出更优的性能和更高的效率。关键词包括谱聚类、聚类集成、连接三元组以及图像分割，这表明该研究涉及的主要领域和应用。 这篇论文提出的算法结合了谱聚类的高效性和聚类集成的鲁棒性，提供了一个既能有效处理复杂数据分布，又能避免参数选择困扰的解决方案。实验验证了其在实际问题中的优越性，对于数据挖掘和图像分析等领域具有重要的理论和实践价值。