聚类分析的可解释性研究

主要观点总结

近年来，随着聚类算法在高风险领域的应用增加，对透明且可解释聚类结果的需求日益凸显。这促使研究人员关注可解释聚类算法的发展。本文综述了当前可解释聚类算法的现状，并识别出区分不同方法的关键标准。文章首先讨论了可解释聚类的必要性，并概述了可解释聚类方法的分类，包括聚类前、中、后方法，并基于决策树、规则、原型和凸多面体模型等可解释模型进行了分类。随后，文章详细回顾了聚类前、中、后方法的文献，并总结了关键技术标准。最后，讨论了未来研究方向，包括平衡可解释性和准确性，多样化结构度量，以及结合不同阶段的可解释聚类方法。

关键观点总结

关键观点1: 可解释聚类的必要性

随着聚类算法在高风险领域的应用增加，对透明且可解释聚类结果的需求日益凸显。

关键观点2: 可解释聚类方法的分类

文章将可解释聚类方法分为聚类前、中、后方法，并基于决策树、规则、原型和凸多面体模型等可解释模型进行分类。

关键观点3: 聚类前方法

聚类前方法主要关注特征提取和选择，以提高聚类的可解释性。

关键观点4: 聚类中方法

聚类中方法将可解释性嵌入到聚类算法过程中，通常作为优化目标。

关键观点5: 聚类后方法

聚类后方法使用可解释模型来解释现有的聚类结果，如决策树和规则等。

关键观点6: 未来研究方向

文章建议平衡可解释性和准确性，多样化结构度量，以及结合不同阶段的可解释聚类方法。