Abstrakt. Denclue-algoritmen använder en klustermodell baserad på uppskattning av kärnans densitet. Ett kluster definieras av ett lokalt maximum av den uppskattade densitetsfunktionen. Datapunkter tilldelas kluster av bergsklättring, d.v.s. Poäng som går till samma lokala maximum sätts i samma kluster. En nackdel med Denclue 1.0 är att den använda bergsklättring kan göra onödiga små steg i början och aldrig konvergerar exakt till max, det bara kommer nära. Vi introducerar en ny klättringsprocedur för Gaussiska kärnor, som justerar stegstorleken automatiskt utan extra kostnader. Vi bevisar att förfarandet konvergerar exakt mot ett lokalt maximum genom att reducera det till ett specialfall av förväntan maximeringsalgoritm. Vi visar experimentellt att det nya förfarandet behöver mycket mindre iterationer och kan påskyndas genom provtagningsbaserade metoder med att offra endast en liten mängd noggrannhet.
DENCLUE 2.0 REF introducerar en ny klättringsmetod för Gaussiankärnor, som justerar stegstorleken automatiskt utan extra kostnader, och proceduren konvergerar just mot ett lokalt maximum genom att reducera den till ett specialfall av förväntan maximeringsalgoritm.
DENCLUE 2 . 0 : Fast Clustering based on Kernel Density Estimation
{'venue': 'ICMLC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}