Abstract Clustering med begränsningar är en kraftfull metod som gör det möjligt för användare att specificera bakgrundskunskap och förväntade klusteregenskaper. Betydande arbete har utforskat införlivandet av begränsningar på instansnivå i icke-hierarkisk klusterbildning men inte i hierarkiska klusteralgoritmer. I detta dokument presenterar vi en formell komplexitetsanalys av problemet och visar att begränsningar kan användas för att inte bara förbättra kvaliteten på den resulterande dendrogram men också effektiviteten i algoritmerna. Detta är särskilt viktigt eftersom många agglomerativa stil algoritmer har körtider som är kvadratiska (eller snabbare växande) funktioner i antalet fall som ska samlas. Vi presenterar flera gränser för förbättringen av drifttider för algoritmer som kan erhållas med hjälp av begränsningar.
En formell komplexitetsanalys av begränsningar för transaktioner och kluster utförs i REF.
Using instance-level constraints in agglomerative hierarchical clustering: theoretical and empirical results
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}