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논문 원제: Chris Ding et al., K-means clusteringvia Principal Component Analysis, ICML 2004.

개요:

PCA 기법을 K-means 클러스터링을 함에 적용함으로써, K-means 클러스터링 목적 함수에 대해 일정 정도의 상한 및 하한이 보장되도록 할 수 있다. 주요 내용으로, PCA-guided K-means clustering, cluster centroid subspace, connectivity analysis가 포함된다.

차례:

Overview
Introduction
2-way Clustering
K-way Clustering
Cluster Centroid Subspace
Kernel K-means Clustering and Kernel PCA
Recovering K Clusters
Connectivity Analysis
Experiment


Posted by AALab
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