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  A Local Learning Approach for Clustering

Wu, M., & Schölkopf, B. (2007). A Local Learning Approach for Clustering. Advances in Neural Information Processing Systems 19: Proceedings of the 2006 Conference, 1529-1536.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Wu, M1, Autor           
Schölkopf, B1, Autor           
Schölkopf, Herausgeber
B., Herausgeber
Platt, J., Herausgeber
Hofmann, T., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We present a local learning approach for clustering. The basic idea is that a good clustering result should have the property that the cluster label of each data point can be well predicted based on its neighboring data and their cluster labels, using current supervised learning methods. An optimization problem is formulated such that its solution has the above property. Relaxation and eigen-decomposition are applied to solve this optimization problem. We also briefly investigate the parameter selection issue and provide a simple parameter selection method for the proposed algorithm. Experimental results are provided to validate the effectiveness of the proposed approach.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-19568-2
URI: http://nips.cc/Conferences/2006/
BibTex Citekey: 4149
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Twentieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2006)
Veranstaltungsort: Vancouver, BC, Canada
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 19: Proceedings of the 2006 Conference
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1529 - 1536 Identifikator: -