Abstrakt. De allmänt använda K-means kluster handlar om bollformade (sfäriska Gaussiska) kluster. I detta papper utvidgar vi K-meas klustret för att rymma utökade kluster i subrymder, såsom linjeformade kluster, planformade kluster och bollformade kluster. Algoritmen behåller mycket av K-means kluster smaker: lätt att genomföra och snabbt att konvergera. En modell urvalsförfarande ingår för att bestämma klusterform. Som ett resultat av detta kan vår algoritm känna igen ett brett spektrum av subrymdskluster som studeras i olika litteraturer, och även de globala bollformade klusteren (som lever i alla dimensioner). Vi utför omfattande experiment på både syntetiska och verkliga datauppsättningar, och resultaten visar hur effektiv vår algoritm är.
K-subrymdsalgoritmen REF generaliserar k-means-metoden, växlande mellan tilldelning av punkter till kluster och uppskattning av subrymder för att passa dessa kluster.
K-Subspace Clustering
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}