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摘要 - 近年来，关于聚类算法的许多研究主要集中在提高其准确性和效率上，通常以牺牲可解释性为代价。但是，由于这些方法越来越多地应用于医疗保健，金融和自主系统等高风险领域，因此对透明和可解释的聚类结果的需求已成为一个关键问题。这不仅需要获得用户信任，而且还需要满足这些领域不断增长的道德和监管要求。确保可以清楚地理解和合理的聚类算法的决策是基本要求。为了满足这一需求，本文对可解释的聚类算法的当前状态进行了全面且结构化的综述，并确定了关键标准以区分各种方法。这些见解可以有效地帮助研究人员对特定应用程序环境的最合适的可解释聚类方法做出明智的决策，同时还促进了既高效又透明的聚类算法的开发和采用。
可解释的聚类：调查
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