Unsupervised ensemble minority clustering
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/15664
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2012-03
Condicions d'accésAccés obert
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
Abstract
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.
CitacióGonzález, E.; Turmo, J. "Unsupervised ensemble minority clustering". 2012.
Forma partLSI-12-4-R
URL repositori externhttp://www.lsi.upc.edu/dept/techreps/llistat_detallat.php?id=1117
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R12-4.pdf | Text | 538,3Kb | Visualitza/Obre |