基本信息

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文档摘要

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探索非线性稀疏切子空间聚类：原理、优化与多领域应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，且其维度和复杂性不断攀升。从生物信息学中高维的基因表达数据，到计算机视觉里复杂的图像和视频数据，再到金融领域蕴含众多变量的交易数据，这些高维复杂数据广泛存在于各个领域。如何从这些海量且复杂的数据中提取有价值的信息，成为了众多领域面临的关键挑战，而聚类分析作为数据挖掘和机器学习中的重要技术，在其中扮演着举足轻重的角色。

聚类分析旨在将数据集中的样本划分成不同的组，使得同一组内的样本具有较高的相似性，不同组间的样本差异较大。传统的聚类算法，如K-Means、层次聚类等，在处理