支持向量增长聚类方法

资 源 简 介

支持向量增长聚类方法

详 情 说 明

支持向量增长聚类是一种结合支持向量机（SVM）和增量学习思想的聚类技术。该方法的核心在于利用支持向量机的高效边界识别能力，在数据增长时动态调整聚类结构而无需全局重新计算。

其实现思路通常分为几个阶段：首先通过初始数据集训练SVM模型，确定初始分类边界；当新增数据点到达时，系统仅对边界附近的点进行重新评估，避免全量数据再训练。这种增量特性使其特别适合流式数据或大规模数据集的场景，相比传统K-means等聚类方法具有更好的计算效率。

该方法的关键优势在于继承了SVM处理非线性可分数据的能力，通过核函数可适应复杂分布数据。同时增量更新机制显著降低了计算复杂度，使其成为动态数据环境下有效的无监督学习解决方案。