DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Altres >
Enviament des de DRAC >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/15664

Arxiu Descripció MidaFormat
R12-4.pdfText538,33 kBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir

Citació: González, E.; Turmo, J. "Unsupervised ensemble minority clustering". 2012.
Títol: Unsupervised ensemble minority clustering
Autor: González Pellicer, Edgar Veure Producció científica UPC; Turmo Borras, Jorge Veure Producció científica UPC
Data: mar-2012
Tipus de document: External research report
Citació: LSI-12-4-R
Resum: Cluster a alysis lies at the core of most unsupervised learning tasks. However, the majority of clustering algorithms depend on the all-in assumption, in which all objects belong to some cluster, and perform poorly on minority clustering tasks, in which a small fraction of signal data stands against a majority of noise. The approaches proposed so far for minority clustering are supervised: they require the number and distribution of the foreground and background clusters. In supervised learning and all-in clustering, combination methods have been successfully applied to obtain distribution-free learners, even from the output of weak individual algorithms. In this report, we present a novel ensemble minority clustering algorithm, Ewocs, suitable for weak clustering combination, and provide a theoretical proof of its properties under a loose set of constraints. The validity of the assumptions used in the proof is empirically assessed using a collection of synthetic datasets.
URI: http://hdl.handle.net/2117/15664
Versió de l'editor: http://www.lsi.upc.edu/dept/techreps/llistat_detallat.php?id=1117
Apareix a les col·leccions:Altres. Enviament des de DRAC
GPLN - Grup de Processament del Llenguatge Natural. Reports de recerca
Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics. Reports de recerca
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets.

Per a qualsevol ús que se'n vulgui fer no previst a la llei, dirigiu-vos a: sepi.bupc@upc.edu

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius