《高維數據的聚類分析研究及其應用》讀書筆記

1、高維聚類の研究方向         因爲高維數據的稀疏性等特徵，使得在高維聚類的研究中有以下幾個研究重點：算法 1）維度約簡，主要分爲特徵變換和特徵選擇兩大類。前者是對特徵空間的變換映射，常見的有PCA、SVD等。後者則是選擇特徵的子集，常見的搜索方式有自頂向下、隨機搜索等；網絡 2）高維聚類算法，主要分爲高維全空間聚類和子空間聚類算法。前者的研究主要聚焦在對傳統聚類算法的優化改進上，後者則能

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