Problemet med att klumpa ihop sig med begränsningar uppmärksammas i allt högre grad. Många befintliga algoritmer antar att de angivna begränsningarna är korrekta och konsekventa. Vi tar ett nytt tillvägagångssätt och modellerar osäkerheten kring begränsningar på ett principfast sätt genom att behandla begränsningarna som slumpmässiga variabler. Effekten av angivna begränsningar på en delmängd punkter sprids till andra datapunkter genom att söka efter klustergränser. Genom att kombinera en efterhandstillämpning av begränsningar med log-likelihood, får vi en ny objektiv funktion. En algoritm av EM-typ som härleds genom variationsmetod används för effektiv parameteruppskattning. Experimentella resultat visar hur användbar den föreslagna algoritmen är. I synnerhet kan vår strategi identifiera de önskade klusteren även när endast en liten del av data deltar i begränsningar.
Ett liknande tillvägagångssätt, i REF, föreslås för att behandla begränsningen som en ytterligare slumpmässig variabel som ökar komplexiteten i optimeringsprocessen.
Model-based Clustering With Probabilistic Constraints
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}