Abstract-Data kluster är en viktig uppgift och har funnit tillämpningar i många verkliga problem. Eftersom ingen enstaka klusteralgoritm kan identifiera alla olika typer av klusterformer och strukturer föreslogs ensembleklustring för att kombinera olika partitioner av samma data som genereras av flera klusteralgoritmer. Den viktigaste idén med de flesta ensemble kluster algoritmer är att hitta en partition som överensstämmer med de flesta av de tillgängliga partitionerna av indata. Ett problem med dessa algoritmer är deras oförmåga att hantera osäkra datapar, dvs.. datapar för vilka ungefär hälften av partitionerna placerar dem i samma kluster och den andra halvan gör motsatsen. När antalet osäkra datapar är stort kan de vilseleda ensemblens klusteralgoritm genom att generera den slutliga partitionen. För att övervinna denna begränsning, föreslår vi en ensemble klustering metod baserad på tekniken för matris färdigställande. Den föreslagna algoritmen konstruerar en delvis observerad likhetsmatris baserad på datapar vars klustermedlemskap avtalas av de flesta klusteralgoritmer i ensemblen. Den distribuerar sedan matriskompletteringsalgoritmen för att slutföra likhetsmatrisen. Den slutliga datapartitionen beräknas genom att tillämpa en effektiv spektral klusteralgoritm på den färdiga matrisen. Våra empiriska studier med flera verkliga datauppsättningar visar att den föreslagna algoritmen presterar betydligt bättre än toppmoderna algoritmer för ensembleklustring.
För att hantera de osäkra länkarna, Yi et al. I Ref föreslogs en ensembleklustringsmetod baserad på global tröskel- och matriskomplettering.
Robust Ensemble Clustering by Matrix Completion
{'venue': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'journal': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}