Överväga ett klassificeringsproblem där vi inte har tillgång till etiketter för enskilda utbildningsexempel, utan bara har genomsnittliga etiketter över underbefolkningar. Vi ger praktiska exempel på detta upplägg och visar hur dessa klassificeringsuppgifter med fördel kan analyseras som svagt övervakade klusterproblem. Vi föreslår tre tillvägagångssätt för att lösa det svagt övervakade klusterproblemet, inklusive en latent variabelmodell som fungerar bra i våra experiment. Vi illustrerar våra metoder på en branschdatauppsättning som var den ursprungliga motivationen för denna forskning.
I likhet med det ovan nämnda arbetet med att lära av märkta proportioner anser REF att det är ett klassificeringsproblem utan tillgång till etiketter för enskilda utbildningsexempel, utan endast genomsnittliga etiketter över delpopulationer.
Weakly Supervised Clustering: Learning Fine-Grained Signals from Coarse Labels
{'venue': 'Annals of Applied Statistics 2015, Vol. 9, No. 2, 801-820', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}