基于最优靶向量的聚类核方法
无序系统与神经网络
2009-11-11 v1 数据分析、统计与概率
定量方法
摘要
我们提出了最优靶向量的概念，并描述了其如何在监督学习与无监督学习之间创建联系。我们利用这一概念来构建 Ising 模型，用于二分类聚类，其耦合方式为：(i) 既有铁磁也有反铁磁；(ii) 取决于整个数据集而非仅取决于成对样本。在鸢尾花数据集和基因表达水平基准测试中，显示该方法的有效性。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0511630,
title = {Kernel method for clustering based on optimal target vector},
author = {Leonardo Angelini and Daniele Marinazzo and Mario Pellicoro and Sebastiano Stramaglia},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0511630},
year = {2009}
}
备注
4 pages, 4 figures