探索子空间聚类集成：关键技术、挑战与前沿应用.docx

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2025-10-03 发布于上海
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探索子空间聚类集成：关键技术、挑战与前沿应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据以前所未有的速度增长，数据的规模、种类、结构和存储方式变得愈发复杂多样。聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域中常用的非监督学习方法，旨在不依赖标签的情况下对数据进行分类，从而发现数据中潜在的模式和结构。传统聚类算法在处理低维数据时表现出色，但随着数据维度的增加，其面临着诸多挑战，如“维度灾难”问题。在高维空间中，数据变得稀疏，距离度量的有效性降低，使得传统聚类算法难以准确地对数据进行聚类。

子空间聚类作为一种专门针对高维数据的聚类方法，应运而生。它的核心思想是将数据空间划分为多个子空间，在