关于稀疏均值漂移的多维控制图研究

关于稀疏均值漂移的多维控制图研究稀疏均值漂移（Sparse Mean Shift，SMS）算法是一种新兴的无监督聚类算法，它结合了均值漂移算法和稀疏编码思想，能够在多维空间中有效地对数据进行聚类分析。

关于稀疏均值漂移的多维控制图研究 稀疏均值漂移（SparseMeanShift，SMS）算法是一种新兴的无 监督聚类算法，它结合了均值漂移算法和稀疏编码思想，能够在多维空 间中有效地对数据进行聚类分析。多维控制图是一种用于监控过程偏离 正常状态的工具，通过对过程数据进行实时分析，能够及时发现异常情 况并采取相应措施。本文旨在研究稀疏均值漂移算法在多维控制图中的 应用，以提高过程异常检测的性能。 一、引言 多维控制图是一种重要的质量管理工具，用于监控过程中的异常情 况。传统的多维控制图方法主要基于统计学原理，如主成分分析、方差 分析等。这些方法在某些情况下存在局限性，因为它们假设数据服从特 定的分布，不能适应各种类型的数据。稀疏均值漂移算法是一种数据驱 动的无监督聚类方法，能够在多维空间中自动寻找数据的聚类中心。因 此，将稀疏均值漂移算法应用于多维控制图中，可以对过程数据进行更 准确、更灵活的异常检测。 二、稀疏均值漂移算法概述 稀疏均值漂移算法是一种基于均值漂移算法和稀疏编码的聚类方 法。均值漂移算法通过不断更新样本的均值来确定数据的聚类中心，但 它不能很好地处理高维数据。稀疏编码是一种在高维空间中表示数据的 方法，它通过寻找数据的稀疏表示来降低维度。稀疏均值漂移算法将这 两种方法结合起来，首先使用稀疏编码将数据从高维空间映射到低维空 间，然后使用均值漂移算法在低维空间中寻找聚类中心。 三、多维控制图原理及应用 多维控制图主要由两部分组成：中心线和控制限。中心线表示过程 的目标值，控制限表示过程的稳定状态范围。如果过程数据超出控制 限，则说明过程存在异常情况，需要及时进行处理。传统的多维控制图