56、受限聚类：现状与新趋势

受限聚类：现状与新趋势

1. 受限聚类的应用现状与问题

受限聚类在实际应用中令人惊讶地不常被使用。这主要是因为存在一些有待探索和解决的问题。以下为大家列举一些需要克服的科学障碍：
- 定义更具表达性的可操作约束 ：例如涉及更多对象的约束（如“A 比 C 更接近 B”）或条件约束（如“如果 A 和 B 在一起，那么 C 不能和 B 在一起”）。
- 处理不断增加的数据量 ：数据量的增加可能导致约束数量的爆炸式增长。
- 设计增量交互式方法 ：能够处理不一致的约束。

不过，虽然这些问题很重要，计算机科学家必须加以解决，但很明显，阻碍这些方法被广泛采用的主要障碍是缺乏将专家知识“转化”为可操作约束的理论和实践理解。因此，研究工作一方面应聚焦于将领域知识转化为主题约束的方法，另一方面应关注将这些约束自动转化为可操作约束。

2. 受限聚类的原理与前景

受限聚类领域在大数据知识发现问题亟需解决方案的时代应运而生，它有望提供这些解决方案。现在是时候增加这些方法的曝光度和使用率了。同时，这也是一个充满问题的领域，其中一些问题超出了当前统计学习理论的范畴，而回答这些问题有望激发有趣且创新的研究方向。

3. 受限聚类相关研究示例

以下为大家列举一些受限聚类相关的研究示例：
|研究内容|研究人员|年份|
| ---- | ---- | ---- |
|带主动约束的聚类集成|Al - Razgan M, Domeniconi C|2009|
|欧几里得平方