Towards Parameter Robust Hierarchical Clustering
Le regroupement basé sur la densité est une technique d’apprentissage statistique qui vise à trouver des régions à haute densité dans les données séparées par des régions à faible densité, trouvant des applications dans pratiquement tous les domaines de la connaissance. Le regroupement hiérarchique basé sur la densité va un cran plus loin et trouve une hiérarchie de groupes basés sur la densité à différents niveaux de densité selon un paramètre de lissage de densité défini par l’utilisateur. Dans ce projet, nous avons l’intention d’étudier comment un ensemble de hiérarchies de regroupement basées sur la densité, en fonction de différentes valeurs du paramètre de lissage de densité, peut être utilisé pour construire une organisation hiérarchique unique et facile à analyser d’un ensemble de données. Notre principale motivation vient de l’observation que, dans certains cas, utiliser une seule valeur de paramètre ne suffit pas pour trouver toutes les structures de grappes dans les données. À CONTINUER
Voir la description complète du projetJoerg Sander
Université de Newcastle
Informatique
Éducation
Université de l’Alberta (en anglais)
Bourse de recherche Globalink