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タイトル: A Robust Convex Formulations for Ensemble Clustering.
著者: Gao, Junning
Yamada, Makoto  KAKEN_id
Kaski, Samuel
Mamitsuka, Hiroshi  kyouindb  KAKEN_id  orcid https://orcid.org/0000-0002-6607-5617 (unconfirmed)
Zhu, Shanfeng
Kambhampati, Subbarao
著者名の別形: 馬見塚, 拓
発行日: Jul-2016
出版者: AAAI Press・International Joint Conferences on Artificial Intelligence
誌名: Proceedings of the 25th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2016)
開始ページ: 1476
終了ページ: 1482
抄録: We formulate ensemble clustering as a regularization problem over nuclear norm and cluster-wise group norm, and present an efficient optimization algorithm, which we call Robust Convex Ensemble Clustering (RCEC). A key feature of RCEC allows to remove anomalous cluster assignments obtained from component clustering methods by using the group-norm regularization. Moreover, the proposed method is convex and can find the globally optimal solution. We first showed that using synthetic data experiments, RCEC could learn stable cluster assignments from the input matrix including anomalous clusters. We then showed that RCEC outperformed state-of-the-art ensemble clustering methods by using real-world data sets.
記述: International Joint Conference on Artificial Intelligence , New York City , United States , 9-16 July .
著作権等: This is not the published version. Please cite only the published version.
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URI: http://hdl.handle.net/2433/219137
関連リンク: https://www.ijcai.org/Proceedings/16/Papers/212.pdf
http://ijcai-16.org/index.php/welcome/view/home
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