Sammanfattning Detta dokument presenterar flera definitioner av "optimala mönster" i triadiska data och resultat av experimentell jämförelse av fem triklustrande algoritmer på verkliga och syntetiska datauppsättningar. Utvärderingen genomförs över sådana kriterier som resurseffektivitet, bullertolerans och kvalitetsresultat som omfattar kardinalitet, densitet, täckning och olika mönster. Ett idealiskt triadiskt mönster är en helt tät maximal kuboid (formellt trikoncept). Avslappning av detta begrepp under övervägande är: OAC-triclusters; triclusters optimal med avseende på den minsta kvadratkriteriet; och graf partitioner som erhålls genom att använda spektral kluster. Vi visar att sökandet efter en optimal tricluster cover är ett NP-komplett problem, medan bestämma antalet sådana covers är #P-komplett. Våra omfattande beräkningsförsök leder oss till en tydlig strategi för att välja en lösning vid en given datauppsättning som styrs av principen om Pareto-optimalitet enligt de föreslagna kriterierna.
I REF diskuteras komplexiteten i problemet med optimal triklustertäckning med avseende på flera kvalitetskriterier; det visas att problemet tillhör NP-fullständig komplexitet klass medan problemet med antalet sådana omslag tillhör #P.
Triadic Formal Concept Analysis and triclustering: searching for optimal patterns
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}