Ett brett utbud av distorsionsfunktioner används för klustring, t.ex. squared Euclidean avstånd, Mahalanobis avstånd och relativ entropi. I detta dokument föreslår och analyserar vi parametriska hårda och mjuka klusteralgoritmer baserade på en stor klass av distorsionsfunktioner som kallas Bregman divergenser. De föreslagna algoritmerna förenar centroidbaserade parametriska klustermetoder, såsom klassiska kmeaner och informationsteoretisk klusterbildning, som uppstår genom särskilda val av Bregman divergens. Algoritmerna upprätthåller enkelheten och skalbarheten hos den klassiska kmeans-algoritmen, samtidigt som de generaliserar grundidén till en mycket stor klass av förlustfunktioner. Det finns två huvudsakliga bidrag i detta dokument. För det första utgör vi det svåra kluster problemet när det gäller att minimera förlusten i Bregman information, en kvantitet som motiveras av hastighetsförvrängning teori, och presentera en algoritm för att minimera denna förlust. För det andra visar vi en tydlig tvist mellan Bregmanskillnader och exponentiella familjer. Bijetten gör det möjligt att utveckla en alternativ tolkning av ett effektivt EM-system för inlärningsmodeller som omfattar blandningar av exponentiella distributioner. Detta leder till en enkel mjuk klusteralgoritm för alla Bregman divergenser.
I arbetet med REF används Bregman divergensen för att mäta dataavstånd och klusterdata.
Clustering with Bregman divergences
{'venue': 'Journal of Machine Learning Research', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}