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作為數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)方法之一，數(shù)據(jù)聚類被廣泛應(yīng)用各個(gè)不同領(lǐng)域，例如計(jì)算機(jī)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、社會(huì)科學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)等。根據(jù)類的樣本點(diǎn)的分布，數(shù)據(jù)聚類問題通常可以劃分成線性可分聚類和非線性可分聚類。由于現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)分布流形的復(fù)雜性，非線性聚類是最流行和最被廣泛研究的聚類問題之一。本文首先從四個(gè)角度對(duì)非線性聚類的近期工作做一個(gè)簡(jiǎn)要的綜述，包括基于核的聚類算法、多中心點(diǎn)聚類算法、基于圖的聚類算法以及基于支持向量的聚類算法。接著，我們將特別地介紹我們?cè)诜蔷€性聚類研究方面的兩個(gè)主要工作，分別是位置正則化的支持向量聚類（PSVC）以及多中心點(diǎn)近鄰傳播算法（MEAP）。我們將介紹這些方法的優(yōu)勢(shì)與局限性，同時(shí)指出未來的研究方向。
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