Klusterensembler ger en ram för att kombinera flera baskluster av en datauppsättning för att generera en stabil och robust konsensuskluster. Det finns viktiga varianter av de grundläggande klusterensembleproblemen, bland annat klusterensembler med saknade värden, samt raddistribuerade eller kolumndistribuerade klusterensembler. Befintliga klusterensemblealgoritmer är endast tillämpliga på en liten delmängd av dessa varianter. I detta dokument föreslår vi Bayesian Cluster Ensembles (BCE), som är en blandad medlemsmodell för att lära sig klusterensembler, och är tillämplig på alla de primära varianterna av problemet. Vi föreslår två metoder, respektive baserade på variations approximation och Gibbs provtagning, för att lära sig en Bayesian klusterensemble. Vi jämför BCE i stor utsträckning med flera andra klusterensemblealgoritmer, och visar att BCE inte bara är mångsidig när det gäller dess tillämplighet, utan också överträffar de andra algoritmerna när det gäller stabilitet och noggrannhet.
I REF utvidgades idén med att införa en Bayesiansk version av den multinomiska blandningsmodellen, den Bayesianska klusterensemblen.
Bayesian cluster ensembles
{'venue': 'In Proceedings of the 9th SIAM International Conference on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}