本研究提出了利用标签信息生成聚类算法解释的新方法，采用析取形式和合取范式，通过整数线性规划和启发式方法实现，实验结果表明该方法可行且具良好可扩展性。

本研究提出了一种灵活的双变量贝塔混合模型（FBBMM），旨在克服传统聚类算法在非凸簇上的不足。FBBMM利用双变量贝塔分布的灵活性，有效处理复杂数据结构，研究结果表明其在合成和真实数据集上的表现优于其他方法，为大数据分析提供了稳健的解决方案。

本研究提出了一种新聚类算法URECA，旨在解决最小熵问题在适应性变化中的局限性。URECA通过有效利用解耦表示关系，提升了模型的适应性能，并在CoSQA场景中表现出色。

本文提出了一种基于大型语言模型的生成聚类方法，通过KL散度定义相似性，并提出新颖的聚类算法。研究表明，该方法在聚类性能和文档检索准确性上显著提升。

本文介绍了K-means聚类算法及其在数据分析中的应用，强调数据清洗和准备的重要性。通过箱型图识别异常值，利用肘部法则确定最佳质心数量，最终通过数据标准化将模型准确率提升至57%。

本文提出了一种加速球形K均值聚类算法，针对大规模高维稀疏文档数据集，显著减少相似性计算中的乘法次数，实验结果表明其速度优于现有技术。

本研究提出了一种基于低秩回归的监督评分计算方法，解决了传统聚类算法在近似最近邻搜索中的查询速度问题。实验结果表明，LoRANN在高维数据集上优于现有的GPU ANN方法。

本文介绍了稀疏子空间聚类（SSC）算法，该算法通过稀疏优化处理高维数据中的噪音和非典型数据。研究提出了多种改进方法，如基于稀疏正则化的聚类和双重随机自适应邻居聚类算法，实验结果表明这些方法在聚类效果和计算效率上具有优势。

本文介绍了多种视觉地理定位方法，包括基于图像特征的聚类算法、多任务架构合成街景、众包数据基准测试以及新型GeoWarp图像匹配方法。这些研究在多个数据集上取得了先进的定位性能，并提出了新的大规模数据集OpenStreetView-5M，展示了图像定位的实用性和效果。

本文介绍了一种基于isotropic PCA的仿射不变聚类算法，适用于高斯混合模型，特别在分类中表现优异。研究探讨了最小化问题的压缩表示法、近似k-means算法、交互式聚类设计及公平聚类方法，提出了多种新算法和理论分析，以提高聚类效率和准确性。

本文探讨了聚类算法的攻击风险及评估方法，重点分析了恶意软件行为聚类的注入攻击。研究提出了MetaPoison等对策，以提高聚类算法的安全性和鲁棒性，并讨论了数据投毒攻击及其防御措施，强调了数据污染的危害及防御策略的必要性。

本文研究了多种聚类算法，包括层次聚类、EM算法、k-means及其变种，提出了新算法Grinch和sDBSCAN，强调了它们在高维和复杂数据中的应用，展示了在准确性和效率上的优势。

本文提出了一种差分隐私聚类算法，利用近似最小生成树恢复非凸聚类分区，并探讨了保护网络结构数据隐私的多种方法，如使用噪声和哈希函数降低通信成本。新算法在图数据隐私保护方面表现优异，适用于大规模分布式计算环境，并通过实验验证了其有效性。

本文探讨了在选择子集时平衡相关性与公平性，提出了最大边际相关方法（MMR）的变种，应用于推荐系统和搜索。研究还涉及公平聚类算法、去偏差技术及多样化数据集设计，以提高少数群体的满意度和分类效果。

本研究提出了一种基于相关性的模糊簇有效性指数（WP指数），用于评估数据聚类中的最优聚类数，结果显示其准确性优于其他指数。同时，研究提出了新的聚类算法评估方法，验证了模糊聚类算法在高维数据中的敏感性，并探讨了深度聚类的评估挑战及有效性指标的应用方法。

本文研究了公平性聚类问题，提出了一种基于概率分配的聚类算法，确保近似度并解决群组成员不完全知识的问题。实验结果验证了该算法的有效性，显示其在真实数据集上的优越表现。

本文介绍了一种高效的基于密度的聚类算法sDBSCAN，该算法通过随机投影快速识别核心点及其邻域，理论上聚类结构与DBSCAN相似。sDBSCAN在百万点数据集上展现出更快的速度和更高的准确性，并探讨了密度聚类方法的优缺点及其在不同数据集中的应用。