CHSMST：高效聚类算法，结合超曲面与最小生成树

"CHSMST是一种基于超曲面和最小生成树的聚类算法，旨在解决传统聚类方法在处理非凸形状簇和高计算时间上的问题。该算法由Qing He、Weizhong Zhao和Zhongzhi Shi提出，于2010年在线发表。CHSMST的特点是能有效地发现具有任意形状的簇，并且对输入样本的顺序不敏感，随着数据集规模的增大，其运行时间适度增加。" 在数据挖掘领域，聚类是一个关键任务，用于发现数据中的自然群体或模式。传统的聚类算法，如K-means或层次聚类，通常假设簇是凸形的，这限制了它们在处理非凸形状簇时的能力。CHSMST算法的创新之处在于它结合了超曲面（CHS）和最小生成树（MST）的概念，以适应更复杂的数据结构。 超曲面分类（Hypersurface Classification）是CHSMST的基础，它通过构建超曲面来划分数据空间，超曲面是一种能够描述多维数据分布的几何构造。在算法的第一阶段，CHSMST利用超曲面快速生成初始聚类。这种方法有助于识别数据中的局部结构，特别是对于非凸形状的簇。 然而，仅依赖超曲面可能无法有效地处理局部密集区域，这是因为它可能无法捕捉这些区域内的紧密连接性。为此，CHSMST引入了最小生成树（Minimum Spanning Tree）的概念。最小生成树是一种图论中的概念，用于找到连接所有数据点的最经济路径。在聚类过程中，它可以帮助识别和连接局部密集区域，弥补超曲面方法的不足。 实验结果证明，CHSMST在发现任意形状的簇方面表现优秀，这使得它在处理具有复杂形状的现实世界数据集时更具优势。此外，CHSMST的另一个优点是它对输入样本的顺序不敏感，这意味着无论数据如何排序，算法都能得到稳定的结果。尽管随着数据集规模的增加，算法的运行时间会适度增加，但这种增长是可控的，这在处理大规模数据时显得尤为重要。 关键词：超曲面分类、基于超曲面的聚类、最小生成树、聚类方法、计算时间、数据集、非凸形状、运行时间。这些关键词突显了CHSMST算法的关键特性和应用场景，表明了它在处理复杂数据结构和大规模数据集时的有效性和实用性。