讲座人：张瑞霖 博士生
题目：面向复杂簇结构的鲁棒密度聚类及关键技术研究
时间：2024年9月17日11: 00-12: 00
地点：L1717

讲座内容：

   随着大数据时代下无标注数据的激增以及各行业高质量发展对数据中潜在知识、模式信息的依赖，具有无监督特性的聚类分析技术受到了广泛关注和研究。然而，实际场景中目标数据往往具有一些复杂特征：簇分布的不平衡性、簇空间的高维性、簇边界的低可信性、簇信息的未知性，对现有聚类技术提出了新的挑战，主要表现为聚类高维复杂语义数据鲁棒性差甚至失效问题，目标簇中低可信样本干扰簇骨架建立问题，实际场景中缺少聚类目标数据的可用先验问题，不平衡簇依赖参数调优问题，极大地限制了聚类技术的实际应用。开展面向复杂簇结构的聚类课题研究是聚类研究领域亟待解决的问题，可以提升聚类复杂簇结构数据的性能，为无监督语义下的数据分析提供可复制的聚类策略或方案，是聚类技术由理论研究向实际应用、落地的有效切入点，具有重要的理论意义和应用价值。