我有一个我想在群集中分组的位矢量（bv）的巨大列表。
该集群背后的想法是能够从每个群集中选择以后的BV，并将它们组合起来，以生成BV与（几乎）All-Ons（必须最大化）。
例如，想象一下1意味着应用程序上升，并且在特定时间内的节点x中下降0。我们想找到有关将应用程序提升的节点的最低节点列表：
App BV for node X in cluster 1: 1 0 0 1 0 0
App BV for node Y in cluster 2: 0 1 1 0 1 0
Combined BV for App (X+Y): 1 1 1 1 1 0
我一直在检查不同的群集算法，但是我确实找到了一种考虑了这种"互补"行为的一种，因为在这种情况下，BV的每一列未转介到一个功能（仅在特定时间范围内向上或向下表示）。
涉及其他算法（例如K-均值或分层聚类），我不清楚是否可以在群集算法中包含此考虑。
。最后，我使用的锤距离来确定群集群和集群间的距离，因为它似乎是二进制数据最符合的指标，但结果表明我没有紧密地分组和分开。因此，我想知道我是否正在应用最合适的组/近似方法，即使我应该过滤先前分组的输入数据。
欢迎有关分组/聚类方法或过滤数据的任何线索或想法。
这听起来根本不像一个聚类问题。
这些算法都无法帮助您。
相反，我宁愿称此为"制作算法"。但是我认为至少是NP-HARD（类似于设定的封面）以找到真正的最佳选择，因此您需要提出快速近似。最适合您用例的特定物品。
也没有指定（您写 ，但这可能不是您想要的）如何组合两个1。是XOR还是？如果可以将多个以上的超过两个组合在一起，以及这样做时的成本是多少。一种策略是为每个逆差向量找到最近的邻居，并始终结合最佳对。