Sammanfattning av denna webbsida: K-means clustering är ett brett använt verktyg för klusteranalys på grund av dess konceptuella enkelhet och beräkningseffektivitet. Dess prestanda kan dock förvrängas när man samlar in högdimensionella data där antalet variabler blir relativt stort och många av dem kanske inte innehåller någon information om klusterstrukturen. I denna artikel föreslås en högdimensionell klusteranalysmetod via legaliserad k-means klustring, som samtidigt kan samla liknande observationer och eliminera överflödiga variabler. Den viktigaste idén är att formulera k-means kluster i en form av legalisering, med en adaptiv grupp lasso straff term på klustercenter. För att på bästa sätt balansera avvägningen mellan klustermodellens montering och sparsamhet utvecklas ett urvalskriterium baserat på klusterstabilitet. Den asymptotiska uppskattningen och urvalskonsistensen hos de regulariserade k-medel som samlas med olika dimension etableras. Effektiviteten av den regulariserade k-means clustring visas också genom en mängd olika numeriska experiment samt tillämpningar till två genmicroarray exempel. Den reglerade klusterramen kan också utvidgas till den allmänna modellbaserade klusterbildningen.
REF föreslår Regularized K-means klustring för högdimensionella data och visar sin asymptotiska konsistens.
Regularized k-means clustering of high-dimensional data and its asymptotic consistency
{'venue': None, 'journal': 'Electronic Journal of Statistics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}