Detektion av korrelationer mellan olika egenskaper i en uppsättning funktion vektorer är en mycket viktig databrytning uppgift eftersom korrelation indikerar ett beroende mellan egenskaperna eller någon association av orsak och effekt mellan dem. Denna förening kan vara godtyckligt komplex, dvs. en eller flera funktioner kan vara beroende av en kombination av flera andra funktioner. Välkända metoder som huvudkomponenterna analys (PCA) kan perfekt hitta korrelationer som är globala, linjära, inte dolda i en uppsättning av buller vektorer, och enhetliga, dvs.. Samma typ av korrelation visas i alla vektorer. I många tillämpningar såsom medicinsk diagnos, molekylärbiologi, tidssekvenser, eller elektronisk handel, är dock korrelationer inte globala eftersom beroendet mellan funktioner kan vara olika i olika undergrupper av uppsättningen. I detta dokument föreslår vi en metod som kallas 4C (Computing Correlation Connected Clusters) för att identifiera lokala undergrupper av dataobjekt som delar en enhetlig men godtyckligt komplex korrelation. Vår algoritm är baserad på en kombination av PCA och densitetsbaserad klusterbildning (DBSCAN). Vår metod har ett bestämt resultat och är robust mot buller. En bred jämförande utvärdering visar 4C:s överlägsna resultat jämfört med konkurrerande metoder som DBSCAN, CLIQUE och ORCLUS.
4C REF integrerar PCA i densitetsbaserad klusterbildning.
Computing Clusters of Correlation Connected objects
{'venue': "SIGMOD '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}