Ограниченная кластеризация - Constrained clustering

В Информатика, ограниченная кластеризация это класс полу-контролируемое обучение алгоритмы. Как правило, кластеризация с ограничениями включает в себя либо набор ограничений обязательного связывания, либо ограничений, связанных с невозможностью связывания, либо и то, и другое вместе с Кластеризация данных алгоритм. Как обязательное, так и запрещающее связывание ограничение определяют связь между двумя экземплярами данных. Ограничение must-link используется, чтобы указать, что два экземпляра в отношении must-link должны быть связаны с одним и тем же кластером. Ограничение невозможно связать используется, чтобы указать, что два экземпляра в отношении нельзя связать должны нет быть связанным с одним и тем же кластером. Эти наборы ограничений действуют как руководство, для которого алгоритм ограниченной кластеризации будет пытаться найти кластеры в наборе данных, которые удовлетворяют указанным ограничениям обязательного и невозможного связывания. Некоторые алгоритмы ограниченной кластеризации будут прерваны, если не существует такой кластеризации, которая удовлетворяет указанным ограничениям. Другие попытаются минимизировать количество нарушений ограничений, если невозможно найти кластеризацию, удовлетворяющую ограничениям. Ограничения также могут использоваться для выбора модели кластеризации из нескольких возможных решений. [1]

Кластер, в котором участники соответствуют всем ограничениям обязательного и невозможного связывания, называется кусок.

Примеры

Примеры алгоритмов ограниченной кластеризации включают:

  • КС К-средства [2]
  • PCKmeans (Парные ограниченные K-средние) [3]
  • CMWK-средние (взвешенные K-средние с ограничениями Минковского) [4]

Рекомендации

  1. ^ Pourrajabi, M .; Moulavi, D .; Кампелло, Р. Дж. Г. Б .; Зимек, А .; Sander, J .; Гебель, Р. (2014). «Выбор модели для полууправляемой кластеризации». Труды 17-й Международной конференции по расширению технологии баз данных (EDBT). С. 331–342. Дои:10.5441 / 002 / edbt.2014.31.
  2. ^ Wagstaff, K .; Карди, К.; Роджерс, С .; Шредль, С. (2001). «Ограниченная кластеризация K-средних с фоновыми знаниями». Материалы восемнадцатой международной конференции по машинному обучению. С. 577–584.
  3. ^ http://www.cs.utexas.edu/~ml/papers/semi-sdm-04.pdf
  4. ^ де Аморим, Р. К. (2012). «Ограниченная кластеризация с взвешенными K-средними Минковского». Материалы 13-го Международного симпозиума IEEE по вычислительному интеллекту и информатике. С. 13–17. Дои:10.1109 / CINTI.2012.6496753.