Maximum Marginal Clustering (MMC) har nyligen väckt betydande intresse i både data mining och maskininlärning samhällen. Den projekterar först dataprover till ett kärnframkallat funktionsutrymme och utför sedan klusterbildning genom att hitta maximal marginalhyperplane över alla möjliga klustermärkningar. Precis som i andra kärnmetoder är det absolut nödvändigt att välja en lämplig kärnfunktion för att lyckas med maximal marginalklustring. I detta dokument föreslår vi en flerkärnig klusteralgoritm (MKC) som samtidigt finner maximal marginalhyperplane, den bästa klusteretiketten och den optimala kärnan. Dessutom tillhandahåller vi en detaljerad analys av tids komplexiteten hos MKC-algoritmen och utökar även multipelkärnan till flerklassscenariot. Experimentella resultat på både leksaks- och verkliga datamängder visar effektiviteten och effektiviteten hos MKC-algoritmen.
För kärnmetoder är nyckeln till framgång bildandet av en lämplig kärnfunktion REF.
Multiple Kernel Clustering
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}