Detta dokument introducerar problemet med att kombinera flera partitioner av en uppsättning objekt till en enda konsoliderad klustering utan att komma åt de funktioner eller algoritmer som bestämde dessa partitioner. Vi identifierar först flera tillämpningsscenarier för det resulterande ramverket "kunskapsåteranvändning" som vi kallar klusterensembler. Klustret ensemble problemet formaliseras sedan som ett kombinatoriskt optimeringsproblem i termer av delad ömsesidig information. Utöver en direkt maximering föreslår vi tre effektiva tekniker för att erhålla högkvalitativa kombinatorer (konsensusfunktioner). Den första kombinatorn inducerar ett likhetsmått från partitioneringarna och drar sedan tillbaka objekten. Den andra kombinatorn är baserad på hypergrafpartitionering. Den tredje en kollapsar grupper av kluster i meta-kluster som sedan tävlar om varje objekt för att bestämma den kombinerade klustret. På grund av de låga beräkningskostnaderna för våra tekniker, är det fullt möjligt att använda en supra-consensus funktion som utvärderar alla tre metoder mot den objektiva funktionen och väljer den bästa lösningen för en given situation. Vi utvärderar effektiviteten av klusterensembler i tre kvalitativt olika tillämpningsscenarier: (i) där de ursprungliga klusteren bildades baserat på icke-identiska uppsättningar av funktioner, (ii) där de ursprungliga klusteralgoritmerna arbetade på icke-identiska uppsättningar av objekt, och (iii) där en gemensam datauppsättning används och huvudsyftet med att kombinera flera kluster är att förbättra kvaliteten och robustheten i lösningen. Lovande resultat erhålls i alla tre situationer för syntetiska såväl som verkliga datauppsättningar.
Ref överväga olika formuleringar för problemet, varav de flesta minskar problemet till en hypergraf partitionering problem.
Cluster Ensembles – A Knowledge Reuse Framework for Combining Multiple Partitions
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}