Abstract-The pairwise begränsningar som anger om ett par prover ska grupperas tillsammans eller inte har framgångsrikt införlivats i de konventionella klustermetoder såsom k-medel och spektral kluster för prestandaförbättring. Frågan om parvisa begränsningar har dock inte studerats väl i det nyligen föreslagna maximala marginalklustret (MMC), som utvidgar den maximala marginalramen för övervakat lärande för klusterbildning och ofta uppvisar en lovande prestanda. I detta dokument föreslås därför en parvis begränsad MMC-algoritm. Baserat på den maximala marginalidén i MMC föreslår vi en uppsättning effektiva förlustfunktioner för att motverka brott mot givna parvisa begränsningar. För den resulterande optimeringsproblem, visar vi att den ursprungliga nonconvex problem i vårt tillvägagångssätt kan brytas ner i en sekvens av konvexa kvadratiska program problem via begränsad konkave-konvex procedur (CCCP). Därefter presenterar vi en effektiv subgradient projiceringsoptimeringsmetod för att lösa varje konvext problem i CCCP-sekvensen. Experiment på ett antal verkliga datamängder visar att den föreslagna begränsade MMC-algoritmen är skalbar och överträffar den befintliga begränsade MMC-metoden samt de typiska semiövervakade klustermotsvarigheterna.
Mer specifikt, halvövervakad maximal marginal clustering REF utökar marginalen maximal ram i övervakad lärande till klustering och straffar brott mot de givna parvisa begränsningar villkor, som visar en lovande prestanda.
Semi-Supervised Maximum Margin Clustering with Pairwise Constraints
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}