I många praktiska tillämpningar av kluster, de objekt som ska klustereras utvecklas över tid, och ett klusterresultat önskas vid varje tidpunkt steg. I sådana tillämpningar överträffar evolutionell klusterbildning vanligtvis traditionell statisk klusterbildning genom att producera klusterresultat som återspeglar långsiktiga trender samtidigt som den är robust till kortsiktiga variationer. Flera evolutionära klusteralgoritmer har nyligen föreslagits, ofta genom att lägga till en temporal jämnhet straff till kostnadsfunktionen av en statisk klusterering metod. I detta dokument introducerar vi en annan strategi för evolutionär klusterbildning genom att noggrant följa tidsvariationerna mellan objekt följt av statisk klusterbildning. Vi presenterar en evolutionär klusterram som adaptivt uppskattar den optimala utjämningsparametern med hjälp av krympberäkning, en statistisk metod som förbättrar en naiv uppskattning med hjälp av ytterligare information. Den föreslagna ramen kan användas för att utvidga en mängd olika statiska klusteralgoritmer, inklusive hierarkiska, k-means och spektralkluster, till evolutionära klusteralgoritmer. Experiment på syntetiska och verkliga datauppsättningar visar att det föreslagna ramverket överträffar statiska klusterbildningar och befintliga evolutionära klusteralgoritmer i många scenarier.
REF föreslog nyligen AFFECT, som utför adaptiv evolutionell klusterbildning genom att uppskatta en optimal utjämningsparameter.
Adaptive Evolutionary Clustering
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery 28 (2014) 304-336', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}