Multipel klustringsalgoritmer (MKC) kombinerar optimalt en grupp fördefinierade baskärnor för att förbättra klusterprestandan. Befintliga MKC-algoritmer kan dock inte effektivt hantera den situation där vissa rader och kolumner av baskärnor saknas. I detta dokument föreslås en enkel och effektiv algoritm för att ta itu med denna fråga. Olika från befintliga metoder där ofullständiga kärnor först imputeras och en standard MKC algoritm tillämpas på imputerade kärnor, vår algoritm integrerar imputering och kluster i en enhetlig inlärningsprocess. Specifikt utför vi flera kärnkluster direkt med närvaron av ofullständiga kärnor, som behandlas som hjälpvariabler som ska optimeras gemensamt. Vår algoritm kräver inte att det finns minst en komplett baskärna över alla prover. Dessutom imputerar den adaptivt ofullständiga kärnor och kombinerar dem för att bäst tjäna klusterbildning. En trestegs iterativ algoritm med bevisad konvergens är utformad för att lösa det resulterande optimeringsproblemet. Omfattande experiment utförs på fyra referensdatauppsättningar för att jämföra den föreslagna algoritmen med befintliga imputation-baserade metoder. Vår algoritm uppnår konsekvent överlägsen prestanda och förbättringen blir mer betydande med ökande saknade förhållande, verifiera effektiviteten och fördelarna med den föreslagna gemensamma imputering och kluster.
För att övervinna denna nackdel, några banbrytande arbete föreslås att integrera imputation och klustering i ett enda optimeringsförfarande REF.
Multiple Kernel k-means with Incomplete Kernels
{'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']}