結構導向機器學習

深度分析

AdaGraph 與 SC-ML：以 kNN 圖重構高維資料結構的圖端聚類方法

高維資料讓傳統基於歐氏距離的聚類與評估失準，度量意義漸喪。論文提出結構導向SC-ML範式，改以kNN圖拓樸表徵關係。並推出圖端聚類AdaGraph、Graph-SCOPE與完整部署流程。實驗顯示在多個高維基準與生物、文本、材料資料上恢復結構且具可擴展性。