Abstract-Utförandet av de mest kluster algoritmer bygger i hög grad på representationen av data i inmatningsutrymmet eller Hilbert utrymme av kärnmetoder. Detta dokument syftar till att få en lämplig datarepresentation genom funktionsval eller kärninlärning inom ramen för den lokala inlärningsbaserade klustermetoden (LLC) (Wu och Schö lkopf 2006) som kan överträffa de globala inlärningsbaserade metoderna när det gäller de högdimensionella data som ligger på mångahanda. Specifikt associerar vi en vikt till varje funktion eller kärna och införlivar den i den inbyggda legaliseringen av LLC-algoritmen för att ta hänsyn till relevansen av varje funktion eller kärna för klusterbildningen. Vikterna uppskattas därför iterativt i klusterprocessen. Vi visar att den resulterande viktade legalisering med en ytterligare begränsning på vikterna är likvärdigt med en känd sparse-främjande straff. Vikterna av dessa irrelevanta funktioner eller kärnor kan därför krympas mot noll. Omfattande experiment visar hur effektiva de föreslagna metoderna är på referensdatamängderna.
Feature-val och kärninlärning för lokal inlärningsbaserad klusterbildning (LL-CFS) REF associerar en vikt till varje funktion och införlivar den i den inbyggda legaliseringen av LLC-algoritmen för att ta hänsyn till relevansen av varje funktion för klustret.
Feature Selection and Kernel Learning for Local Learning-Based Clustering
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}