Typiska kluster algoritmer ut en enda kluster av data. I verkliga tillämpningar kan dock data ofta tolkas på många olika sätt; data kan ha olika grupperingar som är rimliga och intressanta ur olika perspektiv. Detta gäller särskilt för högdimensionella data, där olika subrymder kan avslöja olika strukturer av data. Varför binda sig till en klusterlösning medan alla dessa alternativa klustervyer kan vara intressanta för användaren. I detta dokument föreslår vi ett nytt klusterparadigm för explorativ dataanalys: hitta alla icke-redundanta klustervyer av data, där datapunkter i ett kluster kan tillhöra olika kluster i andra vyer. Vi presenterar en ram för att lösa detta problem och föreslår två tillvägagångssätt inom denna ram: 1) ortogonal klusterbildning och 2) klusterbildning i ortogonala subrymder. I huvudsak, båda tillvägagångssätt hitta alternativa sätt att partitionera data genom att projicera det till ett utrymme som är ortogonal till vår nuvarande lösning. Det första tillvägagångssättet söker ortogonalitet i klusterrummet, medan det andra tillvägagångssättet söker ortogonalitet i funktionsutrymmet. Vi testar vårt ramverk på både syntetiska och högdimensionella referensdatamängder, och resultaten visar att våra metoder faktiskt kunde upptäcka olika lösningar som är intressanta och meningsfulla. Nyckelord: multi-view kluster, icke-redundant kluster, ortogonalisering Sjunde IEEE International Conference on Data Mining 1550-4786/07 $25.00
Cui m.fl. REF genererar i angiven ordning ett alternativt kluster från ett nytt funktionsutrymme, som är ortogonalt till de tidigare använda funktionsrymderna.
Non-redundant Multi-view Clustering via Orthogonalization
{'venue': 'Seventh IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2007)', 'journal': 'Seventh IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2007)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}