一种用于聚类性能提升的方法

本发明涉及数据挖掘技术领域，且公开了一种用于聚类性能提升的方法，该方法综合运用了子空间学习、非线性处理、张量核范数约束以及共识相似性学习等技术手段。通过子空间学习，本方法能够揭示高维数据中隐藏的结构和特征，有效应对维度灾难问题。非线性处理部分则针对数据中的非线性信息进行了优化，揭示了数据的深层次非线性结构。利用张量核范数约束，本方法不仅提升了聚类算法的性能，而且在实际应用中显示出显著效果，如在人脸识别中提高了识别准确率，在市场分析领域帮助分析师更准确地区分不同消费群体，洞察消费者需求，从而显著提升了市场分析的准确性和有效性。