En av de mest använda teknikerna för dataklustring är agglomerativ klusterbildning. Sådana algoritmer har länge använts inom många olika områden, från beräkningsbiologi till samhällsvetenskap till datorseende delvis eftersom deras produktion är lätt att tolka. Tyvärr är det väl känt, dock, att många av de klassiska agglomerativa kluster algoritmer inte är robust för buller (Narasimhan et al., 2006). I detta dokument föreslår och analyserar vi en ny robust algoritm för nedifrån-och-upp agglomerativ klusterbildning. Vi visar att vår algoritm kan användas för att samla exakt i fall där data uppfyller ett antal naturliga egenskaper och där de traditionella agglomerativa algoritmerna misslyckas. Vi visar också hur vi anpassar vår algoritm till den induktiva inställningen där våra givna data bara är ett litet slumpmässigt urval av hela datamängden. Experimentella utvärderingar av syntetiska och verkliga datamängder visar att vår algoritm konsekvent uppnår bättre prestanda än andra hierarkiska algoritmer i närvaro av buller.
Dessutom, författarna till REF studera prestanda agglomerativa klusterteknik i närvaro av buller och de föreslår en ny algoritm som är mer robust och presterar bättre i fall med bullriga data där traditionella agglomerativa algoritmer misslyckas.
Robust Hierarchical Clustering
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}