基于粗糙集的高维分类型数据子空间聚类算法：解决高维数据难题

本文主要探讨的是"基于粗糙集的高维分类型数据子空间聚类算法"这一主题，针对高维数据特有的挑战——如"维数灾"现象、稀疏特性以及冗余特征等问题，提出了创新的解决方案。作者孙浩军、游俊斌和吴廷发针对这些问题，结合粗糙集理论，设计了一种新的聚类方法。 粗糙集是一种处理不确定性和模糊性的数学工具，尤其适用于处理高维数据中的复杂关系。在这个算法中，首先利用粗糙集的上、下近似集的概念来定义和描述类边界，这种方法能够更好地捕捉到数据的内在结构。通过确定类边界范围，算法可以有效地避免因维度增加导致的聚类效果下降问题。 接着，算法采用增长子空间的思想，即从低维空间开始，逐渐向高维扩展，这样逐层分析数据，有助于发现隐藏在不同特征子空间中的目标簇。这种方法既考虑了数据的维度影响，又能够针对性地在相关特征子空间中进行聚类，提高了聚类的精确度和有效性。 实验部分，作者将算法应用于soybean和zoo数据集上进行对比测试，结果显示，该算法在处理高维分类型数据时不仅可行，而且在聚类精度上表现出色，显著优于传统算法，证明了其在高维数据聚类领域的潜力和优势。 关键词包括高维分类型数据、增长子空间、粗糙集和聚类，这些关键词揭示了论文的核心研究内容和重点。总体来说，这篇文章为解决高维数据聚类中的挑战提供了一种新颖而有效的策略，具有较高的学术价值和实际应用前景。