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数据的复杂和多样性使得对大数据处理和分析能力有更髙的要求。流形聚类在数据挖掘中取得显著的成功，但参数调整是聚类算法硏究中的难点之一，直接影响聚类性能。传统的聚类算法参数调节一般依赖于经验，或者因参数调节的盲目性和随机性，而使得算法失效或复杂度较高。提出了一种基于比例-积分-微分（PID）控制约束的主动控制机制，约朿谱多流形聚类参数调整的新方法。通过构造相似度矩阵，使用多个主成分分析器来估计局部切线空间。模型逼近过程由参数传递和PID调节控制。在调整过程中，采用三维ZN方法调整模型参数，扩展搜索空间，根据反馈结果控制谱多流形聚类过程，提高了算法的准确性和复杂性。通过在合成和实际中的不同类型的数据特征集进行检验，可以获得更好的聚类性能。
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