对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.
《聚类算法研究》这篇论文由孙吉贵、刘杰和赵连宇共同撰写，发表在2008年《Journal of Software》上，详细探讨了近年来聚类算法的研究现状和新进展。聚类是一种无监督学习方法，常用于数据挖掘，旨在发现数据中的自然分组或模式。
文章首先对近年来提出的一些代表性聚类算法进行了深入剖析，涉及算法的基本思想、关键技术及其优缺点。这些算法可能包括基于密度的方法（如DBSCAN），基于划分的方法（如K-Means），基于层次的方法（如凝聚型和分裂型的层次聚类），以及基于模型的方法（如GMM，高斯混合模型）。作者们对每种算法的核心概念、迭代过程、收敛条件以及适用场景进行了详尽阐述。
接着，论文选取了一些典型聚类算法，如K-Means、DBSCAN、谱聚类等，并配合一些知名的数据集，如UCI机器学习库中的数据集，进行了模拟实验。实验主要关注的是算法的准确性和运行效率。准确率通常通过比较算法预测的聚类结果与实际类别的一致性来衡量，而运行效率则考虑算法执行时间、内存消耗等因素。作者通过比较同一算法在不同数据集上的表现，以及同一数据集上不同算法的聚类效果，揭示了各种算法在实际应用中的优势和局限性。
通过对实验结果的分析，论文指出了聚类分析领域的一些研究热点、难点和待解决的问题。热点可能包括适应性强、鲁棒性好的新型聚类算法设计，以及如何处理大规模、高维度数据的聚类问题。难点可能涉及如何有效评估聚类质量，尤其是在缺乏先验知识的情况下，以及如何处理噪声数据和不规则形状的聚类。待解决的问题可能涵盖聚类算法的解释性、可扩展性以及如何优化算法的计算复杂度。
该论文为聚类算法的研究提供了丰富的理论基础和实践经验，对进一步的数据挖掘和聚类分析工作具有重要的参考价值。通过对聚类算法的深入理解和实验验证，研究者可以更好地选择适合特定任务的聚类方法，从而提升数据分析的准确性和效率。同时，论文指出的问题也为未来的研究方向提供了启示，鼓励研究者探索更高效、更具泛化能力的聚类技术。
