Unsupervised ensemble minority clustering
Visualitza/Obre
Gonzalez.pdf (2,054Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/79084
Tipus de documentArticle
Data publicació2015-01
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
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 analysis 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 work, we propose a novel ensemble minority clustering algorithm, EWOCS, suitable for weak clustering combination. Its properties have been theoretically proved under a loose set of constraints. We also propose a number of weak clustering algorithms, and an unsupervised procedure to determine the scaling parameters for Gaussian kernels used within the task.
We have implemented a number of approaches built from the proposed components, and evaluated them on a collection of datasets.
CitacióGonzàlez, E., Turmo, J. Unsupervised ensemble minority clustering. "Machine learning", Gener 2015, vol. 98, núm. 1-2, p. 217-268.
ISSN0885-6125
Versió de l'editorhttp://link.springer.com/article/10.1007/s10994-013-5394-z
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Gonzalez.pdf | 2,054Mb | Accés restringit |