[论文]A Link-Based Approach to the Cluster Ensemble Problem
论文作者:Natthakan Iam-On, Tossapon Boongoen, Simon Garrett, and Chris Price
下次还是在汇报前先写了论文总结,不然有些点汇报时容易忘了说,以前看的论文看补不补上来吧,有时间再说。
前言:
这篇论文是关于聚类集成的,成熟的聚类集成框架是将多个聚类算法的结果汇聚在一起,然后使用一致性函数得出最终的聚类结果,论文中认为这两步中间的操作属于原数据上的操作,比较粗糙,所以提出了一种算法,对汇总后聚类结果进行进一步处理,然后再使用一致性函数。
Summary:
- This paper presents a new link-based approach to improve the conventional matrix.
- Three new link-based algorithms are proposed for the underlying similarity assessment.
- The final clustering result is generated from the refined matrix using two different consensus functions of feature-based and graph-based partitioning.
conventional matrix 就是前言中提到的汇总结果。
这个算法目的是发现一个样本在一个聚类结果中与不属于的类 之间的关系(similarity)。
提炼后的矩阵称为RA matrix ,在这个矩阵上进行一致性曹组有两种方法,基于feature 和基于图切。
对汇总矩阵的提炼的方法一共有三种。
C11 类有样本: x1 x2 C21 类有样本: x1 x3
<C11,C21> = {x1}/{x1 x2 x3} = 1/3
在上面的基础上,开始讲解这个算法,算法有3中计算一个聚类中 类间的similary:
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