作者：余文利; 余建军; 方建文数据聚类超椭球聚类最小体积椭球核主成分分析高斯核
摘要：大多数超椭球聚类（hyper-ellipsoidal clustering,HEC）算法都使用马氏距离作为距离度量,已经证明在该条件下划分聚类的代价函数是常量,导致HEC无法实现椭球聚类.本文说明了使用改进高斯核的HEC算法可以解释为寻找体积和密度都紧凑的椭球分簇,并提出了一种实用HEC算法-K-HEC,该算法能够有效地处理椭球形、不同大小和不同密度的分簇.为实现更复杂形状数据集的聚类,使用定义在核特征空间的椭球来改进K-HEC算法的能力,提出了EK-HEC算法.仿真实验证明所提出算法在聚类结果和性能上均优于K-means算法、模糊C-means算法、GMM-EM算法和基于最小体积椭球（minimum-volume ellipsoids,MVE）的马氏HEC算法,从而证明了本文算法的可行性和有效性.
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