Abstract-Vi studerar problemet med kluster med relativa begränsningar, där varje begränsning anger relativa likheter mellan fall. I synnerhet, varje begränsning (xi, xj, x k ) förvärvas genom att posera en fråga: är instans xi mer lik xj än x k? Vi anser att det scenario där svaren på sådana frågor baseras på ett underliggande (men okänt) klasskoncept, som vi strävar efter att upptäcka via kluster. Olika från de flesta befintliga metoder som bara tar hänsyn till begränsningar som härrör från ja och inga svar, vi också inte vet svar. Vi introducerar en discriminativ klustermetod med Relativa Restriktioner (DCRC) som antar ett naturligt probabilistiskt förhållande mellan instanser, deras underliggande klustermedlemskap, och de observerade begränsningarna. Målet är att maximera modellens sannolikhet med tanke på begränsningarna, och under tiden genomdriva klusterseparation och klusterbalans genom att också använda sig av de omärkta instanserna. Vi utvärderade den föreslagna metoden med hjälp av begränsningar från mark-sanning klass etiketter, och från (buller) mänskliga bedömningar från en användarstudie. Experimentella resultat visar: 1) nyttan av relativa begränsningar, särskilt när man inte känner till svaren; 2) förbättringen av den föreslagna metodens prestanda jämfört med hjärtetillståndsmetoder som utnyttjar antingen relativa eller parvisa begränsningar; och 3) robustheten hos vår metod i närvaro av bullriga begränsningar, såsom de som tillhandahålls av mänsklig bedömning.
Nyligen föreslår REF en diskriminerande klustermodell som använder relativa jämförelser och som, liksom vår metod, även kan använda ospecificerade jämförelser.
Discriminative Clustering with Relative Constraints
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}