De flesta datauppsättningar i verkliga applikationer kommer från flera källor. Som ett resultat har vi ofta attribut information om dataobjekt och olika parvisa relationer (likhet) mellan dataobjekt. Traditionella klusteralgoritmer använder endast dataattribut eller parvis likhet. Vi föreslår att man kombinerar K-means med dataattribut och normaliserad spektralklustring på parvisa relationer. Vi visar att dessa två metoder kan integreras på ett enhetligt sätt för att utnyttja olika datakällor för att uppnå goda klusterresultat. Vi visar också att vår integrerade KL (K-means -Laplacian) klustering metod kan naturligt utvidgas till halvövervakad klusterbildning, data inbäddning och metrisk inlärning. Slutligen presenteras de experimentella resultaten på referensdatauppsättningar för att visa hur effektiv vår metod är.
Wang m.fl. I Ref föreslås en metod för att kombinera kmeans-kluster på attributinformation och spektralkluster på relationsinformation.
Integrated KL (K-means- Laplacian) Clustering: A New Clustering Approach by Combining Attribute Data and Pairwise Relations
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}