DSUB算法：高效裁剪候选对象的密度子空间聚类

"基于候选对象裁剪的密度子空间聚类 (2010年)" 本文主要探讨了在高维度数据中进行子空间聚类时所面临的问题，即现有算法的精度不足和效率低下。作者张强、吴腾飞和杨颖提出了一种名为DSUB的新颖子空间聚类算法，该算法旨在解决这些问题并优化聚类效果。 在DSUB算法中，关键创新在于引入了候选对象裁剪的方法。这一方法通过减少候选聚类对象的数量，并将这些对象分组，使得待搜索的聚类簇只能存在于某个特定组的子集中。这一策略大大降低了后续聚类处理的计算复杂度，使得算法运行更加高效。 此外，DSUB算法还提出了一种新的邻域查询方法，这优化了密度聚类过程中的查询效率。同时，结合抽样覆盖策略，DSUB能够更快地处理大规模数据集，提高了整体的处理速度。在实际应用中，这意味着DSUB可以快速地在高维度数据中识别出具有不同形状的聚类簇，而不受数据量的影响，其计算复杂度与数据量成线性关系。 实验结果显示，DSUB算法表现出优秀的聚类精度，即使在存在噪声的情况下也能保持良好的性能。另外，DSUB算法的聚类结果并不依赖于数据的处理顺序，这意味着它具有良好的稳定性。这些特性使得DSUB成为处理子空间聚类任务的理想选择，特别是在面对高维度数据挑战时。 关键词涉及到的主要概念包括高维度数据、子空间聚类以及数据挖掘。根据中图分类号，这篇文章属于计算机科学和技术类别，具体为TP391，文献标志码A则表明这是一篇学术研究论文。文章的出版信息显示，该文发表在2010年7月的《天津大学学报》第43卷第7期，总页码为6页。 DSUB算法是针对高维度数据子空间聚类问题的一种有效解决方案，通过候选对象裁剪、新的邻域查询和抽样覆盖策略，实现了高精度、高效、抗噪声的聚类效果，对于数据挖掘领域的研究和实践具有重要意义。