Abstrakt. Datauppsättningar med flera, heterogena funktionsrymder förekommer ofta. Vi presenterar en abstrakt ram för att integrera flera funktionsrymder i k-means klusteralgoritm. Våra huvudidéer är (i) att representera varje dataobjekt som en tuple av flera funktionsvektorer, (ii) att tilldela en lämplig (och möjligen olika) förvrängningsåtgärd till varje funktionsutrymme, (iii) att kombinera förvrängningar på olika funktionsrymder, på ett konvext sätt, genom att tilldela (eventuellt) olika relativa vikter till varje, (iv) för en fast viktning, att klustra med den föreslagna konvexa k-means algoritm, och (v) att bestämma den optimala funktionsviktningen för att vara den som ger klustret som samtidigt minimerar den genomsnittliga spridningen inom klustret och maximerar den genomsnittliga spridning mellan kluster längs alla funktionsrymder. Med hjälp av precisions-/återkallningsutvärderingar och kända marksanningsklassificeringar visar vi empiriskt hur effektiv funktionsviktningen är vid klusterbildning på flera olika tillämpningsområden.
MODHA m.fl. Ref presenterade en ram för att integrera flera funktionsrymder i textkategorisering.
Feature Weighting in k-Means Clustering
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}