Multitask-kluster försöker förbättra klusterprestandan för flera uppgifter samtidigt genom att ta hänsyn till deras förhållande. De flesta befintliga multitask kluster algoritmer faller in i typen av generativ klusterbildning, och inga är formulerade som konvexa optimeringsproblem. I detta dokument föreslår vi två konvexa, diskriminativa, multitask clustering-mål (DMTC) för att ta itu med problemen. Den första syftar till att lära sig en delad funktion representation, som kan ses som en teknisk kombination av convex multitask-funktionen lärande och convex Multiclass Maximum Margin Clustering (M3C). Den andra syftar till att lära sig uppgiften relation, som kan ses som en kombination av konvex multitask relation lärande och M3C. Målen för de två algoritmerna löses genom ett enhetligt förfarande genom en effektiv skärplansalgoritm och ytterligare enarmade i det bayesiska ramverket. Experimentella resultat på ett leksaksproblem och två referensdatauppsättningar visar hur effektiva de föreslagna algoritmerna är.
Ett annat liknande arbete med vårt arbete inom maskininlärning är multitask clustering REF, som försöker förbättra klusterprestandan av flera uppgifter genom att ta hänsyn till deras relation.
Convex Discriminative Multitask Clustering
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}