拓展集合差異度高維數據聚類

0 引言

隨著聚類應用領域的不斷擴展和逐漸深入，高維數據聚類已成為眾多領域研究方向之一。高維數據聚類的難點在丁對象差異度度量標準。傳統的聚類算法一般采用距離來表示兩個對象問的差異度，差異度低的對象歸為一類，但在高維空間中較難基于傳統距離來構建類。差異度度量方法直接影響到聚類過程的質量和效率。因此，探索出適用于高維數據聚類的差異度度量方法并給出相應的高質量的聚類算法意義重大。