Abstract-Clustering metoder måste vara robusta om de ska vara användbara i praktiken. I den här artikeln analyserar vi flera populära robusta klustermetoder och visar att de har mycket gemensamt. Vi etablerar också en koppling mellan fuzzy set-teori och robust statistik och pekar på likheterna mellan robusta klustermetoder och statistiska metoder såsom den viktade minsta-kvarts (LS)-tekniken, M-skattning, minsta volym ellipsoid (MVE) algoritm, kooperativ robust uppskattning (CRE), minimering av sannolikheten för slumpmässighet (MINPRAN) och epsilon förorening modell. Genom att plocka fram de gemensamma principer som de metoder som föreslås i litteraturen är baserade på kommer vi fram till en enhetlig syn på robusta klustermetoder. Vi definierar flera generella koncept som är användbara för robust klusterbildning, anger det robusta klusterproblemet i termer av de definierade begreppen, och föreslår generiska algoritmer och riktlinjer för klusterbildning av bullriga data. Vi diskuterar också varför den generaliserade Houghtransform är en suboptimal lösning på det robusta klusterproblemet.
Dave och Krishnapuram REF analyserade flera populära robusta klustermetoder och etablerade kopplingen mellan fuzzy set-teori och robust statistik.
Robust clustering methods: a unified view
{'venue': 'IEEE Trans. Fuzzy Systems', 'journal': 'IEEE Trans. Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}