Vi anser att problemet med att samla observationer med hjälp av en potentiellt stor uppsättning funktioner. Man kan förvänta sig att de verkliga underliggande kluster som finns i datan bara skiljer sig åt med avseende på en liten del av funktionerna, och kommer att missas om man samlar ihop observationer med hjälp av hela uppsättningen funktioner. Vi föreslår en ny ram för sparse clustering, där man samlar observationer med hjälp av en adaptivt vald delmängd av funktionerna. Metoden använder en lasso-typ straff för att välja funktioner. Vi använder detta ramverk för att utveckla enkla metoder för gles K-means och gles hierarkisk klusterbildning. Ett enda kriterium styr både urvalet av egenskaper och de resulterande kluster. Dessa metoder demonstreras på simulerade och genomiska data.
Sparse K-Means poäng REF använder en lasso-typ straff för att välja funktioner.
A Framework for Feature Selection in Clustering
{'venue': 'Journal of the American Statistical Association', 'journal': 'Journal of the American Statistical Association', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}