Enhanced soft subspace clustering integrating within-cluster and between-cluster information

1. 聚類的基本思想 再介紹下面這篇論文之前，我們先來回顧一下聚類算法的核心思想。其核心主要是讓聚類後的各個簇「離得儘可能遠」，這樣就能最大程度上使得聚類的準確度最高。那麼現在的問題就是我們應該如何來量化「離得儘可能遠」呢？或者什麼叫「離得儘可能遠」，怎麼來刻畫？ 我們都知道傳統Kmeans算法僅僅只是最小化簇內距離（先計算每個簇中，每個樣本點到其簇中心距離和 S1,S2,⋯,Sk S 1 , S

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