I denna uppsats studeras ensembleurvalsproblemet för oövervakat lärande. Med tanke på ett stort bibliotek med olika klusterlösningar är vårt mål att välja en undergrupp av lösningar för att bilda en mindre men bättre fungerande klusterensemble än att använda alla tillgängliga lösningar. Vi utformar våra ensembleurvalsmetoder baserade på kvalitet och mångfald, de två faktorer som har visat sig påverka klusterensemblens prestanda. Vår undersökning visade att enbart användning av kvalitet eller mångfald inte alltid kan uppnå bättre resultat. Utifrån våra observationer har vi utformat tre olika urvalsmetoder som tillsammans tar hänsyn till dessa två faktorer. Vi utvärderade deras resultat empiriskt i jämförelse med både fullständiga ensembler och en slumpmässig urvalsstrategi. Våra resultat indikerar att genom att uttryckligen beakta både kvalitet och mångfald i ensembleval kan vi uppnå statistiskt signifikanta prestandaförbättringar jämfört med fullständiga ensembler. Kluster för oövervakad prospektering och analys av data har undersökts i årtionden inom statistik, datautvinning och maskininlärning. Målet med klusterbildning är att gruppera liknande objekt tillsammans baserat på någon uppfattning om likhet. Under årens lopp har många klusteralgoritmer utvecklats, var och en med hjälp av olika avstånds- och likhetsmått och/eller objektiva funktioner. Genom att tillämpa olika metoder, eller samma metoder med olika parameterval på samma data, kan vi få varierande klusterresultat. En grundläggande fråga är: med tanke på så många möjliga alternativ, hur ska vi välja mellan dem? Ett möjligt svar på denna fråga är att vi inte behöver välja alls, eftersom vi kan utnyttja dessa olika alternativ genom att tillämpa dem alla och sedan kombinera deras klusterresultat. Detta är den grundläggande filosofin bakom klusterensembler [20], som har vunnit ökande popularitet i klustergemenskapen [5, 6, 10, 11, 13, 21, 22, 23] under de senaste åren. Ett klusterensembleramverk ger vanligtvis en stor uppsättning klusterresultat och kombinerar dem sedan
Det har visat sig att kvalitet och mångfald är två viktiga faktorer som kommer att påverka resultatet av klusterensemble REF.
Cluster ensemble selection
{'venue': 'In SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}