自适应离群点惩罚的联合聚类与特征提取方法在高维数据挖掘中的应用研究

本文提出了一种新型高维数据聚类算法JCFEAOP（Joint Clustering and Feature Extraction with Adaptive Outlier Penalty），通过将聚类、特征提取和离群点检测整合到统一框架中，解决了传统方法因分步处理导致的聚类结构失真问题。创新性地结合投影重构误差与聚类中心距离，实现了离群点的动态识别与抑制，实验证明其在8个数据集上具有优越的聚类性能和鲁棒性。

　　

Highlight亮点聚焦

Preliminaries理论基础

首先阐明本文使用的数学符号体系，并回顾PCA（主成分分析）、FCM（模糊C均值）和FAGPP（快速锚图保持投影）等核心算法，为后续方法创新奠定基础。

Our method方法创新

针对FCM对高维离群点敏感的痛点，提出JCFEAOP框架：

1. 首创将聚类与特征提取任务耦合优化，通过投影矩阵学习保留聚类结构

2. 设计自适应离群点惩罚因子，动态融合重构误差Δ_rec与聚类中心距离d_cluster

3. 采用交替优化策略，理论证明收敛性

Experiments实验验证

在8个数据集上PK五类经典算法：

• 子空间维度实验：验证投影维度鲁棒性

• 噪声实验：高斯噪声下准确率保持>85%

• 消融实验：离群点惩罚机制贡献度达32.7%

Conclusion结论

图7显示目标函数值随迭代次数增加严格递减收敛（最终值>0），证实优化策略有效性。JCFEAOP突破传统分步处理局限，为高维生物医学数据（如基因序列/医学影像）分析提供新范式。

Conclusion展望

未来可拓展方向：

1. 结合深度特征提取器增强非线性表征

2. 开发增量式版本处理流式数据

3. 应用于单细胞RNA-seq聚类等生物医学场景

（注：严格保留原文k-means、FCM等术语大小写格式，Δ/d等符号使用_{标签实现下标）}