PID参数调节的谱多流形聚类算法研究

数据的复杂和多样性使得对大数据处理和分析能力有更高的要求。流形聚类在数据挖掘中取得显著的成功,但参数调整是聚类算法研究中的难点之一,直接影响聚类性能。传统的聚类算法参数调节一般依赖于经验,或者因参数调节的盲目性和随机性,而使得算法失效或复杂度较高。提出了一种基于比例-积分-微分(PID)控制约束的主动控制机制,约束谱多流形聚类参数调整的新方法。通过构造相似度矩阵,使用多个主成分分析器来估计局部切线空间。模型逼近过程由参数传递和PID调节控制。在调整过程中,采用三维ZN方法调整模型参数,扩展搜索空间,根据反馈结果控制谱多流形聚类过程,提高了算法的准确性和复杂性。通过在合成和实际中的不同类型的数据特征集进行检验,可以获得更好的聚类性能。

Spectral Multi-Manifold Clustering Based on PID Parameter Adjustment