一种基于成对约束的SubKMeans聚类数自动确定算法

"本文介绍了一种基于成对约束的SubKMeans聚类数确定算法，该算法通过结合成对约束和轮廓系数，解决了SubKMeans算法需要预先指定聚类数K的问题，提高了在高维度数据下的聚类效果。" 在高维数据环境下，传统的聚类算法，如K-Means，其性能往往显著下降，因为高维度数据会导致数据稀疏，增加计算复杂度，且容易产生噪声和异常值。SubKMeans算法作为子空间聚类的一种，致力于寻找最佳的低维子空间进行聚类，从而减轻高维度的影响。SubKMeans通过在数据的多个子空间上运行K-Means，找到最优的聚类结果。然而，SubKMeans的一个主要挑战是需要用户预先设定聚类数量K，这在实际应用中并不总是可行或精确。 为了解决这个问题，研究者提出了基于成对约束的SubKMeans聚类数确定算法。成对约束是一种处理数据之间关系的方法，它允许我们定义特定的数据点对应该属于同一簇或者不同簇，这样的信息可以增强聚类过程的指导性。将成对约束引入到聚类过程中，可以更好地指导K值的选择，避免过拟合或欠拟合的情况。 同时，算法还结合了轮廓系数。轮廓系数是一种评估聚类质量的指标，它衡量了每个数据点与其所在簇内其他点的平均距离（凝聚度）与到其他簇中点的平均距离（分离度）之比。改进后的轮廓系数考虑了成对约束，使得聚类性能的评价更为精确，有助于自动确定最合适的K值。 实验结果显示，这种基于成对约束的SubKMeans算法在确定聚类数目的同时，保持了良好的聚类效果，验证了该方法的有效性和实用性。这种方法对于那些难以预估聚类数量或在高维数据集上进行聚类的任务特别有价值，因为它能够动态适应数据的内在结构，提高聚类的准确性和稳定性。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的策略，通过结合成对约束和改进的轮廓系数，有效地解决了SubKMeans算法在确定最佳聚类数时的局限性，为高维数据的聚类分析提供了更强大和灵活的工具。