Abstract Clustering kräver användaren för att definiera ett avstånd metrisk, välja en kluster algoritm, och ställa in hyperparametrarna för den algoritmen. Att få dessa rätt, så att en klusterbildning som uppfyller användarna subjektiva kriterier, kan vara svårt och tröttsamt. Halvövervakade klustermetoder gör detta lättare genom att låta användaren tillhandahålla must-link eller inte-link begränsningar. Dessa används sedan för att automatiskt justera likhetsmåttet och/eller optimeringskriteriet. I detta dokument undersöker vi ett kompletterande sätt att använda begränsningarna: de används för att välja en oövervakad klustermetod och justera dess hyperparametrar. Det visar sig att detta mycket enkla tillvägagångssätt överträffar alla befintliga halvövervakade metoder. Detta innebär att det är viktigare att välja rätt algoritm och hyperparametervärden än att ändra en individuell algoritm för att ta hänsyn till begränsningar. Dessutom möjliggör det föreslagna tillvägagångssättet ett aktivt urval av begränsningar på ett effektivare sätt än andra metoder.
Alternativt kan begränsningar också användas för att välja och justera en oövervakad klusteralgoritm REF.
Constraint-based clustering selection
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}