MATLAB
实现基于
INFO-PPC
向量加权平均算法（
INFO
）优化投影寻踪聚类评价模型的详细项目实例
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在现代数据分析中，数据集的规模日益增大，且数据往往呈现高维和复杂的结构。传统的聚类算法，如K-means和DBSCAN，已无法有效处理高维数据的复杂性。为了解决这个问题，投影寻踪聚类（PPC）作为一种新的聚类方法应运而生。PPC的核心思想是通过投影方法将高维数据映射到低维空间，从而更好地发现数据的潜在结构。然而，PPC算法的效果受限于投影方向的选择，如何优化投影方向以获得更好的聚类效果成为一个重要的研究方向。
INFO-PPC向量加权平均算法（INFO）是针对这一问题提出的改进方案。INFO算法通过对投影方向进行加权平均，并结合信息理论中的信息增益和互信息度量来评估投影的有效性。INFO-PPC结合了PPC的投影特性与INFO算法的加权机制，有效提高了聚类结果的准确性和稳定性。通过加权平均策略，INFO-PPC能够在多个投影下选择最优投影，从而避免传统方法中的 ...