Syftet med samverkande klusterbildning är att få olika klustermetoder att samarbeta för att nå en överenskommelse om delning av en gemensam datauppsättning. Eftersom olika klustermetoder kan producera olika partitionering av samma datauppsättning, är det ofta svårt att hitta en samsynskluster från dessa resultat. Samarbetet syftar till att få metoderna att komma överens om uppdelningen genom en förfining av deras resultat. Denna process tenderar att göra resultaten mer likartade. I detta dokument, efter införandet av samarbetsprocessen, presenterar vi olika sätt att integrera bakgrundskunskap i den. Under de senaste åren har integrationen av bakgrundskunskap i kluster av algoritmer varit föremål för stort intresse. Denna integration leder ofta till en förbättring av resultatens kvalitet. Vi diskuterar hur en sådan integration i samarbetsprocessen är fördelaktig och presenterar experiment där bakgrundskunskap används för att vägleda samverkan.
En annan omfattande inblick i samarbetet med klusterteknik för att förbättra resultaten ges i REF, och vidare diskuteras användningen av bakgrundskunskap i samverkan.
Collaborative clustering with background knowledge
{'venue': 'Data Knowl. Eng.', 'journal': 'Data Knowl. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}