高维数据子空间聚类：一种基于核密度估计的算法

"高维数据子空间聚类算法研究.pdf" 这篇文档主要探讨了高维数据聚类分析技术，特别是子空间聚类算法的研究。随着信息技术和互联网的发展，高维数据如文档、多媒体和基因表达数据等急剧增加，这带来了处理和分析上的挑战。由于高维数据的特性，如欧氏距离的失效和数据簇可能仅存在于低维子空间等问题，传统的聚类方法在处理高维数据时效果不佳。 文档首先概述了高维数据聚类分析的主要方法和当前的研究状况，然后聚焦于子空间聚类算法。作者指出了自底向上子空间聚类算法的局限性，并特别关注了其中的“密度分歧”问题，即在高维空间中找到合适密度的困难。 为了解决这个问题，文档提出了一种基于核密度估计的子空间聚类算法。这种算法利用核密度估计技术来更准确地识别数据点的局部密度，从而改进聚类效果。算法的详细步骤被阐述，包括所需的技术、关键术语和概念的定义。 实验部分，新算法在人造数据集和真实数据集上进行了验证，结果显示它在可扩展性、聚类准确性及运行效率上都优于传统的子空间聚类算法。这表明了提出的算法在处理高维数据时具有显著的优势。 最后，文档对未来可能的分布式并发架构和混合属性扩展的应用进行了展望，强调了这种新型算法在实际应用中的潜力和价值。 关键词涵盖了高维数据、聚类分析、子空间聚类以及核密度估计，这些关键词揭示了文档的核心研究领域和技术手段。整体来看，这篇研究对于理解和优化高维数据的聚类分析，尤其是开发更高效、准确的子空间聚类算法，提供了重要的理论与实践指导。