I detta dokument behandlas problemet med att samla stora datamängder i ett högdimensionellt utrymme. Med hjälp av en slumpmässig skog, genererar vi först flera partitioner av samma ingångsutrymme, en per träd. Skiljeväggarna från alla träd slås samman genom att de skärs samman, vilket resulterar i en delning med högre upplösning. En graf konstrueras sedan genom att tilldela en nod till varje region och länka intilliggande noder. Detta diagram av Superimposed Partitions (GSP) representerar en ommappad utrymme av indata där regioner med hög densitet kartläggs till ett större antal noder. Skapandet av en sådan graf förvandlar klusterproblemet i funktionen utrymme till en graf kluster uppgift som vi löser med Markov klusteralgoritm (MCL). Den föreslagna algoritmen kan fånga icke-konvex struktur samtidigt som den är beräkningseffektiv, kapabel att hantera stora datamängder. Vi visar klustret prestanda på syntetiska data och tillämpar metoden för uppgiften video segmentering.
Denna idé liknar den metod som presenteras i REF för videosegmentering.
Random Forest Clustering and Application to Video Segmentation
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}