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1 引言 近年来，随着信息技术、计算机网络与人工智能技术的不断发展，在实际问题中产生了大量高维数据，如何对这些数据进行聚类却遇到了很大的挑战.尽管人们提出了一些不同的聚类算法，但由于高维数据的特殊性，使得传统聚类算法并不能直接应用于这些数据，为此，人们对高维数据的聚类进行了研究，其中方法之一是维数约简技术，该方法主要由降维和聚类两个独立的过程构成，且每个过程对聚类结果将会产生一定的影响，也就是说，利用该方法获得的嵌入特征对于聚类来说并不一定是最优的，且使得具有区分能力的信息丢失.关于此问题，一些学者曾指出，若使用前几个主成分对数据聚类，则将破坏原数据的聚类结构［1］.之后，人们提出了变量选择方
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