資料介紹
作為數據挖掘的基礎方法之一,數據聚類被廣泛應用各個不同領域,例如計算機科學、醫學、社會科學和經濟學等。根據類的樣本點的分布,數據聚類問題通常可以劃分成線性可分聚類和非線性可分聚類。由于現實世界的數據分布流形的復雜性,非線性聚類是最流行和最被廣泛研究的聚類問題之一。本文首先從四個角度對非線性聚類的近期工作做一個簡要的綜述,包括基于核的聚類算法、多中心點聚類算法、基于圖的聚類算法以及基于支持向量的聚類算法。接著,我們將特別地介紹我們在非線性聚類研究方面的兩個主要工作,分別是位置正則化的支持向量聚類(PSVC)以及多中心點近鄰傳播算法(MEAP)。我們將介紹這些方法的優勢與局限性,同時指出未來的研究方向。
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