Clustering är en vanlig oövervakad inlärningsteknik som används för att upptäcka gruppstruktur i en uppsättning data. Även om det finns många algoritmer för klusterbildning, den viktiga frågan om funktionsval, det vill säga vilka attribut för data bör användas av kluster algoritmer, sällan berörs. Det är svårt att välja funktioner för klusterbildning eftersom det, till skillnad från när det gäller övervakad inlärning, inte finns några klassetiketter för data och därmed inga självklara kriterier för att vägleda sökningen. Ett annat viktigt problem när det gäller klusterbildning är fastställandet av antalet kluster, vilket tydligt påverkar och påverkas av frågan om urval av funktioner. I detta dokument föreslår vi konceptet med funktionskvalitet och introducerar en förväntan-maximering (EM) algoritm för att uppskatta det, i samband med blandningsbaserad klusterbildning. På grund av införandet av ett minsta urvalskriterium för meddelandelängd, drivs relevansen av irrelevanta funktioner mot noll, vilket motsvarar utförande av funktionsval. Kriteriet och algoritmen utvidgas sedan för att samtidigt uppskatta särdragen och antalet kluster.
REF använde ett minsta meddelandelängdskriterium för att hitta framträdande egenskaper i en blandningsmodell.
Simultaneous feature selection and clustering using mixture models
{'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']}