Abstrakt. Lära av kluster exempel (LCE) är en hybrid uppgift som kombinerar funktioner i två gemensamma grupperingsuppgifter: lära sig från exempel och kluster. I LCE är varje övningsexempel en partition av objekt. Uppgiften är då att lära sig från en träningsuppsättning, en regel för partitionering av osynliga objektuppsättningar. En allmän metod för att lära sig sådana partitioneringsregler är användbar i alla situationer där explicita algoritmer för härledda partitioner är svåra att formalisera, medan enskilda exempel på korrekta partitioner är lätta att ange. Tidigare har klustertekniker tillämpats på sådana problem, trots att de i huvudsak inte har anpassats till uppgiften. Vi presenterar en teknik som har kvalitativa fördelar jämfört med vanliga klustermetoder. Vi visar dessa fördelar genom att tillämpa vår metod på problem inom två områden; en med punktmönster och en med mer realistiska vektordatabilder.
REF I detta tillvägagångssätt är varje utbildningsexempel en partition av objekt.
Learning from Cluster Examples
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}