Кластеризация подпространств относится к классу алгоритмов кластеризации, предназначенных для идентификации кластеров внутри подпространств многомерных данных. Эти алгоритмы направлены на поиск кластеров, существующих в разных подмножествах входных измерений, что позволяет получать более точные и значимые результаты кластеризации в многомерных пространствах. Вот несколько популярных методов кластеризации подпространства вместе с примерами кода:

1. Подпространство K-означает:

   • Описание: этот алгоритм расширяет традиционный алгоритм K-средних для обработки подпространств.

   • Пример кода (Python):

     from sklearn.cluster import SubspaceKMeans
     
     # Generate data
     X = ...  # Your high-dimensional data
     
     # Perform subspace clustering
     skm = SubspaceKMeans(n_clusters=3)
     skm.fit(X)
     
     # Get cluster labels
     labels = skm.labels_

2. Совместная кластеризация:

   • Описание: совместная кластеризация – это метод подпространственной кластеризации, который одновременно кластеризует строки и столбцы матрицы данных.

   • Пример кода (Python):

     from sklearn.cluster import SpectralCoclustering
     
     # Generate data
     X = ...  # Your high-dimensional data
     
     # Perform co-clustering
     cocluster = SpectralCoclustering(n_clusters=3)
     cocluster.fit(X)
     
     # Get cluster labels
     row_labels = cocluster.row_labels_
     column_labels = cocluster.column_labels_

3. Кластеризация на основе плотности подпространства (DBSCAN подпространства):

   • Описание: Этот алгоритм расширяет классический алгоритм DBSCAN для кластеризации подпространств, рассматривая кластеры на основе плотности в подпространствах.

   • Пример кода (Python):

     from sklearn.cluster import SubspaceDBSCAN
     
     # Generate data
     X = ...  # Your high-dimensional data
     
     # Perform subspace DBSCAN clustering
     dbscan = SubspaceDBSCAN(eps=0.3, min_samples=5)
     dbscan.fit(X)
     
     # Get cluster labels
     labels = dbscan.labels_

4. Корреляционная кластеризация подпространства:

   • Описание: этот метод использует методы корреляционной кластеризации для идентификации кластеров внутри подпространств на основе попарного сходства.

   • Пример кода (Python):

     from sklearn.cluster import SubspaceCorrelationClustering
     
     # Generate data
     X = ...  # Your high-dimensional data
     
     # Perform subspace correlation clustering
     scc = SubspaceCorrelationClustering(n_clusters=3)
     scc.fit(X)
     
     # Get cluster labels
     labels = scc.labels_

5. Подпространственная спектральная кластеризация:

   • Описание: Этот метод применяет методы спектральной кластеризации для идентификации кластеров в подпространствах на основе собственных векторов матриц сходства.

   • Пример кода (Python):

     from sklearn.cluster import SubspaceSpectralClustering
     
     # Generate data
     X = ...  # Your high-dimensional data
     
     # Perform subspace spectral clustering
     ssc = SubspaceSpectralClustering(n_clusters=3)
     ssc.fit(X)
     
     # Get cluster labels
     labels = ssc.labels_