一种改进的子空间聚类方法-豆柴文库

一种改进的子空间聚类方法.docx

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一种改进的子空间聚类方法 Title:EnhancedSubspaceClusteringMethod:AReview Abstract: Subspaceclusteringisapowerfulmachinelearningtechniquethataimstoidentifyclusterswithindifferentsubspacesofhigh-dimensionaldata.Varioussubspaceclusteringmethodshavebeendevelopedinrecentyears,eachwithitsownadvantagesandlimitations.Thispaperpresentsareviewofanimprovedsubspaceclusteringmethodthataddressessomeofthechallengesfacedbyexistingapproaches.Theproposedmethodutilizesacombinationoffeatureselection,dimensionalityreduction,andclusteringalgorithmstoachieveenhancedsubspaceclusteringperformance. 1.Introduction: Withtheincreasingavailabilityofhigh-dimensionaldatainvariousdomains,subspaceclusteringhasemergedasapopularapproachforanalyzingcomplexdatasets.Traditionalclusteringmethodsoftenassumethatdatapointsaredistributeduniformlyintheentirefeaturespace,whichmightnotholdinhigh-dimensionaldatasetswheretheunderlyingclustersexistwithindifferentsubspaces.Subspaceclusteringmethodsaimtoidentifythesesubspacesandclusterthedatapointsaccordingly,leadingtomoreaccurateandmeaningfulclusteringresults. 2.ChallengesinSubspaceClustering: Subspaceclusteringfacesseveralchallenges,includingthecurseofdimensionality,noise,andoverlappingsubspaces.Thecurseofdimensionalityreferstothefactthatasthedimensionalityofthedataincreases,thedensityofthedatapointsdecreases,makingitdifficulttoidentifymeaningfulclusters.Noiseinthedatacanaffecttheaccuracyofsubspaceclusteringalgorithms,asoutliersorirrelevantfeaturescandistorttheclusteringresults.Overlappingsubspacesoccurwhenmultipleclusterssharecommondimensions,makingitchallengingtodeterminethetrueclustermembershipofdatapoints. 3.ImprovedSubspaceClusteringMethod: Theproposedenhancedsubspaceclusteringmethodleveragesseveraltechniquestoovercomethechallengesmentionedabove.Firstly,featureselectionisemployedtoidentifythemostinformativefeaturesthatcontributetotheclusteringtask.Byreducingthedimensionalityofthedata,featureselectionhelpstoalleviatethecurseofdimensionalityandimprovetheclusteringperformance

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