53、约束聚类：现状与新趋势

约束聚类：现状与新趋势

在数据挖掘和机器学习领域，约束聚类是一个重要的研究方向，它允许用户通过设定约束条件来引导聚类过程，从而得到更符合特定需求的聚类结果。本文将介绍经典聚类算法在用户约束下的扩展方法，以及声明式约束聚类方法。

经典聚类算法的扩展

经典聚类算法在引入用户约束后，有了多种扩展方式，主要包括 k-Means、度量学习和谱图理论相关方法。这些方法具有以下共同特点：
1. 集成约束 ：将聚类算法进行扩展，以集成用户约束，并且与聚类算法所优化的目标函数相关，例如 k-Means 算法的目标是最小化误差平方和。
2. 约束类型 ：集成实例级约束或某种形式的簇级约束，如簇的大小。
3. 求解特性 ：通常速度较快，找到的是近似解，不能保证满足所有约束条件。

k-Means 扩展

k-Means 算法是一种常用的聚类算法，在引入用户约束后有多种扩展方式。
- 强制成对约束 ：
- COP-COBWEB ：修改了 COBWEB 算法，试图满足所有成对约束。
- COP-KMeans ：扩展了 k-Means 算法，在每次迭代中选择不违反任何约束的重新分配，但可能无法找到满足所有约束的解。
- Seed-KMeans 和 Constrained-KMeans ：允许使用标记为种子的对象，克服了 k-Means 对初始参数化的敏感性。