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基于改进的最小生成树聚类算法研究的综述报告
最小生成树(MST)聚类算法是一种基于图论的聚类算法，其基本思想是通过构建点之间的权重图，运用最小生成树算法将图中点分组，从而实现聚类。然而，传统的MST聚类算法在面对高维数据时面临着效率低、分类效果差等问题。
为了提升MST聚类算法的性能，研究者们提出了多种改进算法。本文主要综述基于改进的MST聚类算法的研究进展和部分应用。具体来说，改进MST聚类算法主要从以下几个方面入手：
一、阈值选择
MST聚类算法中的阈值是影响聚类结果的关键因素之一。传统MST聚类算法通常采用手动设定阈值的方法，但是对于不同的数据集和应用场景，阈值的选择往往存在一定的主观性和难度。为了解决这一问题，并且适应多样的数据分布，研究者们提出了多种自适应阈值选择方法，如平均距离(mediandistance)、临界结点距离(criticalnodedistance)、随机游走距离(randomwalkdistance)和kernel方法等。
二、权重计算
在MST聚类算法中，点之间的权重计算通常采用欧几里得距离、曼哈顿距离或余弦相似度等常用方式。然而，这些方法无法很好地处理高维数据，同时还存在计算复杂度大的问题。为了解决这些问题，研究者们提出了多种新的权重计算方法，如基于PCA(PrincipalComponentAnalysis)的降维方法、基于时间序列的距离度量等。
三、并行化处理
传统的MST聚类算法通常在单个处理器上运行，存在着处理时间长、效率低等缺点。为了提升算法的性能，利用多核处理器并行计算成为了一种有益的方法。研究者们提出了多种并行化处理技术，如OpenMP、CUDA和MPI等。
四、改进聚类结果
传统MST聚类算法仅仅能够输出分组结果，并不能进一步分析或处理。为了获取更多的聚类结果信息，研究者们提出了各种改进方法。例如，通过构建聚类层次树(hierarticaltree)对聚类间关系进行进一步分析，通过聚类中心点域距离计算来确定聚类的数目等。
综上所述，改进的MST聚类算法已经成为了数据分析和处理的重要工具，应用范围广泛，例如图像处理、语音识别和生物信息学等领域。随着技术的不断创新和发展，MST聚类算法将会具有更广泛的应用前景。