19、核谱聚类与贝叶斯网络下的单维和多维聚类方法解析

核谱聚类与贝叶斯网络下的单维和多维聚类方法解析

1. 核谱聚类（KSC）方法概述

核谱聚类（KSC）方法是在最小二乘支持向量机（LS - SVM）学习框架下提出的。该方法的核心在于，如同分类器一样，聚类模型可以在数据集的一个子集上进行训练，通过验证阶段找到最优的调优参数。凭借其样本外扩展属性，训练好的模型能够对未见过的测试数据进行有效的泛化。

在大数据聚类方面，KSC 方法有独特的处理方式。对于大数据向量的聚类，其步骤如下面的 mermaid 流程图所示：

graph LR
    A[大数据向量数据] --> B[使用 KSC 进行聚类步骤操作]
    B --> C[构建 k - NN 图获取代表性训练子集]
    C --> D[利用方法的泛化属性计算剩余数据集的聚类成员关系]

具体操作步骤如下：
1. 聚类步骤操作 ：对大数据向量数据运用 KSC 方法进行初步处理。
2. 构建 k - NN 图 ：通过构建 k - 近邻（k - NN）图，获取一个代表性的训练子集。
3. 计算聚类成员关系 ：利用该方法的泛化属性，对数据集中剩余部分的聚类成员关系进行计算。

除了核心算法，KSC 还有一些扩展功能，能够产生概率性和层次性的输出。同时，基于不完全 Cholesky 分解（ICD）以及 L1 和 L0 惩罚的两种不同的稀疏化模型方法也被提出，这使得在桌面规模上处理大规模数据成为可能。该方法在从计