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  Clustering stability: an overview

von Luxburg, U. (2010). Clustering stability: an overview. Foundations and Trends in Machine Learning, 2(3), 235-274. doi:10.1561/2200000008.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

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Luxburg_Stability_2010_6333[0].pdf (beliebiger Volltext), 315KB
Name:
Luxburg_Stability_2010_6333[0].pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
von Luxburg, U1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: A popular method for selecting the number of clusters is based on stability arguments: one chooses the number of clusters such that the corresponding clustering results are "most stable". In recent years, a series of papers has analyzed the behavior of this method from a theoretical point of view. However, the results are very technical and difficult to interpret for non-experts. In this paper we give a high-level overview about the existing literature on clustering stability. In addition to presenting the results in a slightly informal but accessible way, we relate them to each other and discuss their different implications.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2010-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1561/2200000008
BibTex Citekey: 6333
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Foundations and Trends in Machine Learning
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Hanover, MA : Now Publishers
Seiten: - Band / Heft: 2 (3) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 235 - 274 Identifikator: ISSN: 1935-8245
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/19358245