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

支持向量增长聚类方法是基于支持向量机（SVM）理论的一种创新聚类技术，它将SVM的分类能力扩展到无监督学习场景。该方法通过动态调整支持向量边界来实现数据的自然分组，特别适合处理非线性可分的数据集。

核心思想是利用核函数将数据映射到高维空间，在该空间中寻找最优分割超平面，并通过迭代过程逐步扩展支持向量的覆盖范围。算法首先识别密集区域的核心样本作为初始支持向量，然后通过优化目标函数逐步吸收相似样本，形成稳定的聚类簇。

相比传统聚类方法，其优势在于能够自动确定簇数量，对噪声数据鲁棒性强，且能发现任意形状的簇结构。典型的应用场景包括图像分割、异常检测和生物信息学中的基因表达数据分析。需要关注的是核函数选择与参数调优对最终聚类效果有显著影响。