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基于数据重建的子空间聚类问题深度剖析与创新探索.docx

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    多维视角下基于数据重建的子空间聚类问题深度剖析与创新探索

    一、引言

    1.1研究背景与动机

    在信息技术飞速发展的当下，数据量正以惊人的速度增长，其维度也不断攀升。从生物信息学中动辄上万维的基因表达数据，到图像识别领域高分辨率图像所蕴含的海量像素维度信息，以及文本挖掘里包含丰富语义特征的高维文本向量，高维数据已广泛存在于各个领域。传统聚类算法，如K-Means、层次聚类等，在处理低维数据时往往能取得不错的效果，但面对高维数据时却遭遇了重重困境。

    高维数据空间中存在着严重的稀疏性问题。随着维度的增加，数据点在空间中变得愈发稀疏，数据点之间的距离度量失去了原有的有效性，使得基于距离度量的传统聚类算

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