Minkowski viktade K-medel (MWK-medel) är en nyligen utvecklad klusteralgoritm som kan beräkna funktionsvikter. De klusterspecifika vikterna i MWK-means följer den intuitiva idén att en funktion med låg varians bör ha en större vikt än en funktion med hög varians. Den slutliga klusterbildning som hittas av denna algoritm beror på valet av Minkowski avstånd exponenten. Detta papper undersöker möjligheten att använda den centrala Minkowski partitionen i ensemblen av alla Minkowski partitioner för att välja ett optimalt värde på Minkowski exponenten. Den centrala Minkowski-partitionen verkar också vara en bra samförståndspartition. Dessutom upptäckte vi några slående korrelationsresultat mellan Minkowski-profilen, definierad som en kartläggning av Minkowski-exponentvärdena i de genomsnittliga likhetsvärdena för de optimala Minkowski-partitionerna, och de Justerade Rand-indexvektorerna som är ett resultat av jämförelsen av de erhållna partitionerna med markens sanning. Våra resultat bekräftades av en rad beräkningsförsök med syntetiska Gaussianska kluster och verkliga data.
Samtidigt Minkowski central partition modell av REF för pekaren till en lämplig avstånd exponent och konsensus partitionering med hjälp av utvecklad kluster algoritm som kan beräkna funktionsvikter.
The Minkowski central partition as a pointer to a suitable distance exponent and consensus partitioning
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}