En ny ram för samsyn kluster presenteras som har förmågan att bestämma både antalet kluster och en slutlig lösning med hjälp av flera algoritmer. En konsensus likhetsmatris bildas från en ensemble med hjälp av flera algoritmer och flera värden för k. En mängd olika dimension reduktion tekniker och kluster algoritmer beaktas för analys. För bullriga eller högdimensionella data presenteras en iterativ teknik för att förfina denna konsensusmatris på ett sätt som uppmuntrar algoritmer att komma överens om en gemensam lösning. Vi använder teorin om nästan okopplade Markov kedjor för att bestämma antalet, k, av kluster i ett dataset genom att överväga en slumpmässig promenad på grafen definieras av konsensusmatrisen. Eigenvärdena för den tillhörande sannolikhetsmatrisen för övergång används för att bestämma antalet kluster. Denna metod lyckas bestämma antalet kluster i många datauppsättningar där tidigare metoder misslyckas. På varje genomtänkt datauppsättning ger vår konsensusmetod ett slutresultat med noggrannhet som ligger långt över genomsnittet för de enskilda algoritmerna.
I synnerhet kringgår konsensusklusteralgoritmen i Ref problemet med parameterval genom att skapa en ensemble av kluster med olika parameterval och utnyttja teorin om nästan okopplade Markovkedjor för att konstruera en probabilistisk graf, som slutligen används med spektralkluster för robust analys.
A Flexible Iterative Framework for Consensus Clustering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}