Abstract-Medan spektral klusterbildning är vanligtvis en oövervakad operation, det finns omständigheter där vi har tidigare tro att par av prover bör (eller inte bör) tilldelas med samma kluster. Konstruerade spektralkluster syftar till att utnyttja denna tidigare tro som begränsning (eller svag övervakning) för att påverka klusterbildningen för att få en struktur som närmare liknar mänsklig perception. Två viktiga frågor är fortfarande olösta: 1) hur man på ett effektivt sätt sprider glesa begränsningar, 2) hur man ska hantera ovårdade/buller som orsakas av ofullkomliga orakel. I detta dokument lägger vi fram en enhetlig ram för att ta itu med ovanstående frågor. Särskilt, i motsats till befintliga begränsade spektral klustering metoder som blint förlitar sig på alla funktioner för att bygga spektral, vår strategi söker efter grannar som drivs av diskriminerande funktionsval för mer effektiv begränsningsspridning. Avgörande är att vi formulerar en ny datadriven filtreringsmetod för att hantera det bullriga begränsningsproblemet, som orealistiskt har ignorerats i begränsad spektralklusterlitteratur.
I REF utforskar författarna begränsad (även betraktad som svag övervakning) spektralkluster som syftar till att identifiera de bullriga begränsningarna genom inkonsekvens med de återstående begränsningarna.
Constrained Clustering: Effective Constraint Propagation with Imperfect Oracles
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}