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數據的復雜和多樣性使得對大數據處理和分析能力有更髙的要求。流形聚類在數據挖掘中取得顯著的成功，但參數調整是聚類算法硏究中的難點之一，直接影響聚類性能。傳統的聚類算法參數調節一般依賴于經驗，或者因參數調節的盲目性和隨機性，而使得算法失效或復雜度較高。提出了一種基于比例-積分-微分（PID）控制約束的主動控制機制，約朿譜多流形聚類參數調整的新方法。通過構造相似度矩陣，使用多個主成分分析器來估計局部切線空間。模型逼近過程由參數傳遞和PID調節控制。在調整過程中，采用三維ZN方法調整模型參數，擴展搜索空間，根據反饋結果控制譜多流形聚類過程，提高了算法的準確性和復雜性。通過在合成和實際中的不同類型的數據特征集進行檢驗，可以獲得更好的聚類性能。
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