arXiv ID:
2603.14783
arXiv 提交日期: 2026-03-16
正交子空间聚类:通过自适应降维与高效聚类增强高维数据分析 / Orthogonal Subspace Clustering: Enhancing High-Dimensional Data Analysis through Adaptive Dimensionality Reduction and Efficient Clustering
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为正交子空间聚类的新方法,它通过将高维数据自动分解到互不相关的低维子空间,有效解决了高维数据稀疏和距离度量失效的难题,从而显著提升了聚类的效果和效率。