Abstract-Complex data kan grupperas och tolkas på många olika sätt. De flesta befintliga klusteralgoritmer, dock, bara hitta en klusterlösning, och ge lite vägledning till dataanalytiker som kanske inte är nöjda med att enstaka kluster och kan vilja utforska alternativ. Vi introducerar ett nytt tillvägagångssätt som ger användaren flera klusterlösningar för undersökande dataanalys. Vår strategi fångar dessutom uppfattningen att alternativa kluster kan finnas i olika subrymder (eller vyer). Vi presenterar en algoritm som samtidigt finner dessa subrymder och motsvarande kluster. Algoritmen är baserad på ett optimeringsförfarande som innehåller termer för klusterkvalitet och nyhet i förhållande till tidigare upptäckta klusterlösningar. Vi presenterar en rad experiment som jämför vårt förhållningssätt till alternativ och utforskar sambanden mellan samtidiga och iterativa metoder för upptäckt av flera kluster.
Vissa arbetsreferensdokument definierar nya mål som innehåller termer om nyhet i förhållande till tidigare upptäckta partitioner.
Iterative Discovery of Multiple AlternativeClustering Views
{'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']}