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潍坊网站制作建设,关键词排名优化公司推荐,wordpress阅读量没改,最好网站建设公司一、研究动机与核心思想 传统聚类#xff08;称为 两路聚类#xff0c;Two-way Clustering, 2W#xff09;将每个样本明确划归为“属于”或“不属于”某个簇#xff0c;本质上假设簇边界清晰、决策二元。然而#xff0c;在现实世界中#xff0c;大量数据存在不确定性称为两路聚类Two-way Clustering, 2W将每个样本明确划归为“属于”或“不属于”某个簇本质上假设簇边界清晰、决策二元。然而在现实世界中大量数据存在不确定性如缺失值、噪声、模糊边界、样本歧义等强行做二元归属容易导致高风险误判。为此受三支决策Three-way Decision, 3WD理论启发三路聚类Three-way Clustering, 3W被提出每个簇由“核心区域”core核心区域Co明确属于该簇的样本边缘区域fringe不确定是否属于该簇的样本部分归属平凡区域trivial明确不属于该簇的样本。这种划分不仅更贴合人类认知中的“延迟判断”机制也显式建模了聚类过程中的不确定性从而降低决策风险、提升鲁棒性。二、系统性分类框架作者将现有 3W 聚类方法分为三大类逻辑清晰胚胎型 3W 聚类Embryonic Form指在 3W 概念正式提出前已蕴含三区域思想的早期方法粗糙集聚类Rough Clustering用上下近似集刻画簇区间集聚力Interval Set Clustering用上下界定义簇影子集聚类Shadowed Set Clustering用核心与影子区域表示不确定性。局限部分方法允许空核心或未完全满足 3W 聚类的公理化定义。基于评估函数的 3W 聚类Evaluation-based核心思想设计一个评估函数( f(x_i, C_t) ) 衡量样本 (x_i) 与簇 (C_t) 的关联强度并通过一对阈值((\alpha, \beta)) 划分三区域( f \geq \alpha ) → 核心( \beta f \alpha ) → 边缘( f \leq \beta ) → 平凡。代表性工作3W-k-means、3W-DBSCAN、3W-谱聚类、3W-密度峰值聚类针对缺失数据、多视图数据、不均衡学习等场景的扩展。挑战阈值通常需人工设定对结果敏感。基于算子的 3W 聚类Operator-based不依赖阈值而是通过数学或图像处理算子直接生成三区域CE3基于数学形态学用“收缩”erosion得核心“膨胀”dilation得支撑集RE3WC基于空间滤波用最小/最大滤波实现收缩/膨胀图像模糊-锐化法模糊得核心原图减模糊得边缘。优势避免阈值选择更具自适应性。此外文章还梳理了自适应 3W 聚类动态调整阈值如基于引力、遗传算法、邻域稳定性集成 3W 聚类融合多个基聚类结果生成稳健三区域。三、应用与挑战应用领域机器学习特征选择、属性约简、主动学习利用边缘样本指导标注多视图学习用 3W 处理视图间不一致性医疗诊断识别高风险与不确定病例概念格简化、群体决策、区间预测等。核心挑战与未来方向算法层面如何将经典 2W 算法如 GMM、层次聚类系统性转化为 3W开发无需预设簇数的 3W 算法探索基于非标准集合论如直觉模糊集、粗糙模糊集的 3W 模型。评估层面缺乏专门的 3W 聚类评估指标。现有指标如 ACC、NMI、Silhouette仅适用于硬聚类无法衡量“边缘区域”的质量未来需设计双指标体系如分别评估核心与边缘或引入风险-收益权衡度量。应用层面拓展至图聚类、流数据聚类、深度 3W 聚类等前沿场景在安全关键领域如医疗、金融验证其“降低误判风险”的实际价值。四、总结评价本文是三路聚类领域首篇系统性综述具有以下突出贡献首次形式化定义 3W 聚类的数学框架厘清其与 2W 聚类的本质区别提出清晰的三分类体系涵盖从理论雏形到现代自适应方法通过文献计量分析2013–2023揭示领域发展脉络与研究热点明确指出评估指标缺失这一关键瓶颈为后续研究指明方向。该文不仅为研究者提供了方法选型与设计的路线图更强调了“不确定性建模”在无监督学习中的重要性对推动聚类从“确定性决策”向“风险感知决策”演进具有深远意义。