CLIQUE聚类算法CLIQUE是高维数据空间中基于网格和密度的聚类方法

资 源 简 介

CLIQUE聚类算法CLIQUE是高维数据空间中基于网格和密度的聚类方法

详 情 说 明

CLIQUE是一种针对高维数据空间的聚类算法，它巧妙地结合了网格和密度两种聚类方法的优势。该算法由IBM Almaden研究中心的Rakesh Agrawal团队在1998年首次提出，专门用于解决传统聚类方法在高维数据中遇到的"维度灾难"问题。

核心思想是将数据空间划分为网格单元，然后通过密度阈值识别密集单元。算法首先在每个维度上划分等宽区间，形成网格结构。然后采用自底向上的方法，从低维子空间开始搜索密集单元，逐步向高维子空间扩展。这种策略避免了直接处理高维空间的计算复杂度。

CLIQUE具有三个显著特点：自动发现最高维的子空间、对输入数据顺序不敏感、以及线性时间复杂度。它特别适合处理大型高维数据集，如客户行为分析、基因表达数据等场景。算法输出的不仅是聚类结果，还能揭示不同维度间的关联规则。

主要优势在于能有效处理高维稀疏数据，且对噪声具有鲁棒性。但由于基于网格划分，其聚类结果对网格参数较敏感，且可能遗漏跨越网格边界的簇结构。后续改进算法如MAFIA通过自适应网格划分解决了部分限制。