Abstract-Ensemble kluster har varit ett populärt forskningsämne inom datautvinning och maskininlärning. Trots de betydande framsteg som gjorts under de senaste åren finns det fortfarande två utmanande frågor i den nuvarande klusterforskningen om ensembler. För det första tenderar de flesta av de befintliga algoritmerna att undersöka ensembleinformationen på objektnivå, men saknar ofta förmågan att utforska den rika informationen på högre nivåer av granularitet. För det andra fokuserar de mest på de direkta kopplingarna (t.ex. direkt skärningspunkt eller parvis samtidig förekomst) i de flera basklustren, men försummar i allmänhet det indirekta förhållande som finns dolt i dem. För att ta itu med dessa två frågor presenterar detta dokument en ny helhetsstrategi baserad på snabb spridning av klustervisa likheter via slumpmässiga promenader. Först konstruerar vi en klusterliknande graf med baskluster som behandlas som grafnoder och den klustervis Jaccard-koefficient som utnyttjas för att beräkna de initiala kantvikterna. På den konstruerade grafen definieras en sannolikhetsmatris för övergång, baserad på vilken den slumpmässiga gångprocessen utförs för att sprida grafens strukturella information. Specifikt, genom att undersöka förökning banor med början från olika noder, en ny kluster-wise likhetsmatris kan härledas genom att överväga banan förhållandet. Därefter kartläggs den nyligen erhållna klustervis likformighetsmatrisen från klusternivån till objektnivån för att uppnå en förbättrad samassociation (ECA)-matris, som samtidigt kan fånga det objektvisa sam-occurrence-förhållandet samt det flerskaliga klustervisa förhållandet i ensembler. Slutligen föreslås två nya samförståndsfunktioner för att uppnå resultat i form av samförstånd. Omfattande experiment på en mängd olika verkliga datauppsättningar har visat hur effektivt och effektivt vårt tillvägagångssätt är.
I REF har man föreslagit en ny ensembleklustermetod baserad på snabb utbredning av klustervisa likheter via slumpmässiga promenader, där man lär sig en klusterliknande graf med basklustren som behandlas som grafnoder och den klustervisa Jaccard-koefficient som utnyttjas för att beräkna de initiala eggvikterna.
Enhanced Ensemble Clustering via Fast Propagation of Cluster-wise Similarities
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}