Clustering领域论文

资 源 简 介

Clustering领域论文

详 情 说 明

聚类算法作为无监督学习的核心技术，在数据挖掘和机器学习领域持续受到学术界关注。近年来该领域的研究论文主要聚焦于以下几个方向：

新型相似性度量：突破传统欧式距离限制，针对高维稀疏数据（如文本、图结构）设计具有领域适应性的距离函数，如基于深度表示的度量学习。

可解释性改进：通过引入约束条件或生成解释规则，解决传统聚类结果"黑箱"问题，特别是在生物信息学和金融风控等需要决策依据的场景。

大规模处理优化：结合随机采样（如coreset技术）和并行计算框架（如Spark实现），提升算法在超大规模数据集上的可行性。

深度聚类创新：将表示学习与聚类目标结合，通过自编码器或对比学习提取特征的同时优化聚类划分，这类方法在CVPR等顶会中持续涌现。

值得注意的趋势是，当前顶级会议论文（如ICML、KDD）更强调算法的理论保证（如收敛性证明）与实际应用效果的双重验证，医疗影像分析和社交网络检测成为热门测试场景。