SODP-KSCE：一种结合监督正交判别投影的无监督聚类降维方法

"使用监督正交判别投影进行聚类的无监督维约化" 这篇研究论文探讨了一种新的无监督维约化方法，名为SODP-KSCE（Supervised Orthogonal Discriminant Projection for K-Means Selective Clustering Ensemble），它结合了监督正交判别投影（SODP）和K-均值聚类集成，以解决无监督聚类中的问题。该方法主要针对数据降维和聚类效果的优化。 在传统的无监督聚类中，数据的结构和类别信息往往难以被有效利用。SODP-KSCE通过引入监督信息，即正交判别投影，能够在降维过程中保留更多的类别间差异，从而提高聚类质量。SODP是一种有效的监督降维技术，它基于线性判别分析的思想，但增加了正交性约束，以最大化不同类别的间隔，减少类内方差，增强类间方差。 SODP-KSCE算法以迭代方式进行工作，每次迭代都对聚类结果进行自适应优化。它通过K-均值聚类集成来增强聚类的稳定性和准确性。K-均值的集成学习策略能有效减少因随机初始化导致的不稳定性，提高聚类的一致性。此外，为了评估聚类性能，论文引入了一个新的指标——负熵增量（Negative Entropy Increment, NI）指数。这个指标能够量化聚类的纯度和分离度，有助于优化算法的参数选择。 在实际应用中，SODP-KSCE首先在低维子空间中运行K-均值聚类集成，生成未标记数据的伪类标签。这些伪标签随后被用来指导原始空间中SODP的降维过程，形成一个反馈循环，使得降维与聚类相互促进，共同提升整体效果。 实验部分，SODP-KSCE在多个标准数据集上进行了验证，结果表明该方法在保持数据分类性能的同时，能够有效地降低数据的维度，并且在聚类性能上优于其他传统的无监督降维方法。这证实了SODP-KSCE在无监督维约化和聚类中的有效性。 SODP-KSCE为无监督聚类提供了一种创新途径，通过融合监督信息和集成学习，提高了数据降维的性能和聚类的准确性，尤其适用于处理大型复杂数据集的情况。这一研究对于理解和改进无监督聚类方法，以及在实际数据分析任务中提升聚类效果，都具有重要的理论和实践价值。