Vi föreslår en familj av klusteralgoritmer baserade på maximering av beroendet mellan indatavariablerna och deras klusteretiketter, som uttrycks av Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC). Inom denna ram förenar vi de geometriska, spektrala och statistiska beroendevyerna av klusterbildning, och subsumerar många befintliga algoritmer som specialfall (t.ex. k- medelvärden och spektral klustring). Utmärkande för vårt ramverk är att kärnor också kan appliceras på etiketterna, som kan förse dem med särskilda strukturer. Vi får också en perturbation bunden på förändringen i k-means kluster.
Beroende skattningsbaserade metoder använder HilbertSchmide Independence Criterion som ett mått på beroendet mellan funktionerna och etiketterna REF.
A dependence maximization view of clustering
{'venue': "ICML '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}