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扩展基于相异度的层次聚类的全局目标函数类

机器学习 2022-08-01 v1 概率论统计理论种群与进化统计理论

作者: Sebastien Roch

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摘要

近期关于基于相异度的层次聚类的研究为该经典问题引入了全局目标函数。若干标准方法（如平均链接）以及一些新启发式方法已被证明能提供近似保证。在此我们引入一类满足先前工作中所研究理想性质的广泛的新目标函数类。许多常见的凝聚式和分裂式聚类方法被证明是这些目标的贪婪算法，其灵感来自系统发育学中的相关概念。

关键词

层次聚类基于相异度的全局目标函数凝聚式方法分裂式方法贪婪算法系统发育学

引用

@article{arxiv.2207.14375,
  title  = {Expanding the class of global objective functions for dissimilarity-based hierarchical clustering},
  author = {Sebastien Roch},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2207.14375},
  year   = {2022}
}