Korrelationskluster syftar till att gruppera datamängden i korrelationskluster så att objekten i samma kluster uppvisar en viss densitet och alla är kopplade till ett gemensamt godtyckligt orienterade hyperplan av godtycklig dimensionalitet. Flera algoritmer för denna uppgift har föreslagits nyligen. Alla algoritmer beräknar dock endast uppdelningen av data i kluster. Detta är bara ett första steg i utvecklingen av avancerad dataanalys och systemmodellering. Det andra (efterkluster) steget att ta fram en kvantitativ modell för varje korrelationskluster har hittills inte tagits upp. I detta dokument beskriver vi ett originellt tillvägagångssätt för att hantera detta andra steg. Vi inför en allmän metod som kan extrahera kvantitativ information om linjära beroenden inom en korrelationskluster. Våra koncept är oberoende av klustermodellen och kan därför tillämpas som ett efterbehandlingssteg på alla korrelationsklusteralgoritmer. Dessutom visar vi hur dessa kvantitativa modeller kan användas för att förutsäga sannolikhetsfördelningen att ett objekt skapas av dessa modeller. Vår breda experimentella utvärdering visar att vår metod har en positiv inverkan på flera tillämpningar av stor praktisk betydelse.
Korrelationskluster: Korrelationskluster syftar till att gruppera data i korrelationskluster så att objekten i samma kluster uppvisar en viss densitet och objekt är alla associerade med samma godtyckligt orienterade hyperplane av godtycklig dimensionalitet REF.
Deriving quantitative models for correlation clusters
{'venue': "KDD '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}