20、高维数据聚类与印度医疗领域人工智能创业的发展与挑战

高维数据聚类与印度医疗领域人工智能创业的发展与挑战

1. 高维数据聚类技术

1.1 数据图生成

对于数据集 ( D = {D_1 \ldots D_n} )，可以生成一个无向加权图 ( G (FV, A) )。其中，( FV ) 是与顶点相关联的特征向量集合，( A ) 是通过权重值 ( a_{ij} ) 连接顶点的边的相似性矩阵。对于 ( D_i ) 和 ( D_j )，有：
[
a_{ij} =
\begin{cases}
\rho_{ij} & \text{如果 } D_i \in S_c \
0 & \text{否则}
\end{cases}
]
其中，
[
\rho_{ij} = \exp \left( - \frac{ | D_i - D_j |^2 }{ dis^2 } \right)
]

1.2 支持向量机与聚类学习

支持向量机（SVM）被用作估计器，以处理 Q - 聚类学习能力中的质心选择问题。相关公式为：
[
|s_k - f(x)|_s = \max{0, |Q - f(x)| - \varepsilon}
]

1.3 人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种基于蜂群觅食行为的群体启发式算法。在处理聚类问题时，它可以用于优化某些目标函数。

1.4 实验结果

使用来自 UCI 机器学习库的三个基准医疗数据集进行研究，评估指标包括精度（Precision）、召回率（Recall）、F - 测度（F -