Vi föreslår en ny metod för att samla in data som baseras på informationsteoretiska principer och som inte kräver några parametriska antaganden. Tidigare försök att använda informationsteori för att definiera kluster på ett antagandefritt sätt bygger på att maximera ömsesidig information mellan data och klusteretiketter. Vi visar att denna intuition lider av en grundläggande begreppsmässig brist som får klusterprestandan att försämras när mängden data ökar. I stället återgår vi till den axiomatiska grunden för informationsteorin för att definiera en meningsfull klustermätning baserad på begreppet konsekvens under grovkorn för finita data.
Dessutom tillhör klustermetoderna baserade på informationsteori också den slutliga sorten REF.
Demystifying Information-Theoretic Clustering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}