Abstract-Vi undersöker nyttan av klusterering för att minska fel i olika förutsägelser uppgifter. Tidigare arbete har antytt på förbättringen av prediktionsnoggrannheten som tillskrivs klusteralgoritmer om de används för att förbehandla data. I detta arbete undersöker vi mer ingående den direkta nyttan av att använda kluster för att förbättra förutsägelsenoggrannheten och ge förklaringar till varför detta kan vara så. Vi tittar på ett antal datauppsättningar, kör k-means på olika skalor och för varje skala vi tränar prediktorer. Detta producerar k uppsättningar av förutsägelser. Dessa förutsägelser kombineras sedan med en naiv ensemble. Vi observerade att denna användning av en prediktor i samband med klustering förbättrade prediktionsnoggrannheten i de flesta datauppsättningar. Vi tror att detta indikerar den prediktiva nyttan av att utnyttja strukturen i data och den datakompression som överlämnas av kluster. Vi fann också att med hjälp av denna metod förbättras på förutsägelsen av även en Random Forests prediktor som tyder på att denna metod ger en ny, och användbar källa till varians i prognosprocessen.
I REF överblickar de nyttan av klusterbildning för att förbättra förutsägelsen, men deras arbete använder k-medel kluster för att först hitta kluster, sedan använda slumpmässiga sluttningar på de lärda kluster för att göra sina förutsägelser.
The Utility of Clustering in Prediction Tasks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}