Kluster lider av förbannelsen av dimensionalitet, och likhetsfunktioner som använder alla inmatningsfunktioner med lika relevans kanske inte är effektiva. Vi introducerar en algoritm som upptäcker kluster i subrymder som spänns av olika kombinationer av dimensioner via lokala viktningar av funktioner. Detta tillvägagångssätt undviker risken för att information går förlorad i samband med metoder för att minska den globala dimensionen, och tar inte på sig någon modell för datadistribution. Vår metod associerar till varje kluster en vikt vektor, vars värden fångar relevansen av funktioner i motsvarande kluster. Vi demonstrerar experimentellt vinsten i perfomance vår metod uppnår, med hjälp av både syntetiska och verkliga dataset. I synnerhet, våra resultat visar genomförbarheten av den föreslagna tekniken för att utföra samtidig klustering av gener och villkor i microarray data.
LAC REF ) är en nyligen föreslagen algoritm som upptäcker kluster i subrymder som spänns av olika kombinationer av dimensioner via lokala viktningar av funktioner.
Subspace clustering of high dimensional data
{'venue': 'SIAM International Conference on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}