第一部分高维数据聚类原理关键词关键要点高维数据的特征降维 1.高维数据指的是数据维度超过人类可以直观理解的范围,通常涉及成千上万个变量。 2.由于维度灾难,高维数据在可视化、计算和模型解释上存在巨大挑战,因此特征降维成为关键步骤。 3.常用的降维方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和非线性降维方法如
另一种高维数据聚类的方法是基于超图的聚类。超图是对常规图的扩展,图中的每条边可以连接多个顶点,这种特性使得超图能够更好地处理高维数据。 在基于超图的聚类中,我们首先需要根据数据构建超图。构建超图的关键在于如何确定超图的边和顶点。一种常见的方法是根据数据之间的距离或者相似度来确定超图的边,距离较近或者相...
基于降维的高维聚类方法是对高维数据进行聚类处理的最为直观的方法之一,其优点是易于理解、实现简单,但其缺陷也是显而易见的:首先,数据集中噪声数据的存在是影响降维聚类效果的关键因素。在通过降维将原始高维数据映射到低维空间的过程中,同时也会缩小噪声数据与“干净”数据之间的距离,从而不可避免地降低聚类的质量。...
为解决上述问题,本文提出了 哈密顿环上的高维数据聚类(HCHC) 。它包括两个关键组成部分:(1)通过深度聚类提取高维数据样本属于不同类的概率分布;(2)将样本概率分布映射到最优哈密顿循环上。为了在提取的聚类概率分布中体现类间相似性和离群点,我们在深度聚类的目标函数中既考虑了 样本分布的全局结构 ,也考虑 样本...
摘要:传统异常检测技术是基于距离和密度的,快速的异常检测算法过分依赖于索引结构或网格划分,在低维数据上有很好的效果;面对高维数据的稀疏性、空空间现象等特性,索引结构失效,网格划分的数目呈指数级增长,传统算法性能下降;文中采用信息熵确定高维数据异常子空间,在异常子空间上使用DBSCAN聚类算法,在高维数据异常检测中...
其最初的设计灵感来源于人类大脑处理视觉信息的方式,旨在模拟大脑中神经细胞对信号的响应和自组织过程。SOM的核心特性在于其能够将高维数据映射到低维空间(通常是二维平面),同时保持数据之间的原始拓扑结构和关系,这一特性使得SOM在数据降维、聚类和可视化...
随着技术的发展,我们收集和处理的数据量和维度都在不断增加,这使得高维数据聚类成为一个日益重要的研究领域。 1.1 高维数据聚类的核心问题 高维数据聚类的核心问题在于如何在高维空间中有效地识别和划分数据点。由于高维空间的复杂性,传统的聚类算法在高维数据上往往表现不佳,主要体现在以下几个方面: - 维度灾难:随着...
而对于高维数据聚类的聚类算法主要有两种:子空间聚类(Subspace clustering)和基于相似性度量的聚类(Similarity-BasedClustering)。 高维数据聚类的难点在于: 1、适用于普通集合的聚类算法,在高维数据集合中效率极低 2、由于高维空间的稀疏性以及最近邻特性,高维的空间中基本不存在数据簇。
基于上述讨论,本文针对高维混合型数据提出了一种稀疏聚类分析的框架,可以实现对多种变量类型的联合聚类分析,同时公平地选择出不同变量类型中的重要变量。为了进行变量选择,所提出方法首先根据调整后的 Davies-Bouldin 指数(DBI,Davies 和 Bouldin,1979)评估每个变量的贡献。具体而言,它通过计算类内距离和类间距离之间的...
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