Abstract-This bokstav presenterar en metod för både oövervakad partitionering av ett urval av data och uppskattning av det möjliga antalet inbyggda kluster som genererar data. Detta arbete utnyttjar föreställningen att utföra en icke-linjär datatransformation till någon högdimensionell funktion utrymme ökar sannolikheten för den linjära separerbarheten av mönstren inom det omvandlade utrymmet och därmed förenklar den tillhörande datastrukturen. Det visas att eigenvectors för en kärna matris som definierar den implicita mappningen ger ett sätt att uppskatta antalet kluster inneboende i data och en beräkning enkelt iterativ procedur presenteras för den efterföljande funktionen utrymme partitionering av data.
En metod för oövervakad uppdelning av ett dataprov, som uppskattar det möjliga antalet inbyggda kluster som genererar data, beskrivs i REF.
Mercer Kernel-Based Clustering in Feature Space
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}