大规模高维数据快且抗噪
采用三叉树锚图和联合稀疏约束，同时兼顾高维适应性与噪声鲁棒性，显著提升大规模模糊聚类的效率与可解释性。
Jianping, Liu · 张红英 · Kezhen, Dong · 聂飞平
IEEE Transactions on Fuzzy Systems 2025
用三叉树分层分裂簇，并用单纯形法快速求解锚点集，避免了传统逐点迭代。
采用L2,1范数损失和正则化，抑制离群点对聚类中心的影响，显著增强噪声鲁棒性。
通过正交投影矩阵将原始高维空间变换到低维空间，使模糊聚类适用于高维数据。
在模型中引入了正则化和块坐标优化，使得聚类过程具有更好的可解释性。