この論文は、従来のマルチカーネルクラスタリングアルゴリズム（マルチカーネルK-meansなど）が複雑なデータ分布で計算効率と堅牢性の問題を経験していることを指摘しています。このような問題は、ポイントとポイントとの関係に依存する最適化方式により、データセットの固有構造と多様性を正確に捉えることが困難であるためです。さらに、マルチカーネル間の複雑な相互作用は、これらの問題をさらに悪化させ、高次元空間でデータポイントをクラスタリングする能力に影響を与える。この論文では、粒状ボールコンピューティングを利用してマルチカーネルクラスタリングフレームワークを改善します。粒状ボールコンピューティングの鍵は、粗いレベルから許容可能なレベルまでボールを使用してデータ分布に適応的に適合させることである。各ボールは、密度一貫性測定に基づいてデータポイントを囲むことができる。これらのボールベースのデータ記述は、計算効率と未知のノイズに対する堅牢性を向上させます。具体的には、粒状ボール表現に基づいて、粒状ボールカーネル（GBK）とそれに対応する粒状ボールマルチカーネルK-meansフレームワーク（GB-MKKM）を効率的なクラスタリングのために提案します。マルチカーネル空間で粒状ボール関係を使用して提案されたGB-MKKMフレームワークは、さまざまなクラスタリングタスクの実証的評価における効率性とクラスタリング性能の卓越性を示しています。
