کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10361672 | 870385 | 2005 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Maximum within-cluster association
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Maximum within-cluster association Maximum within-cluster association](/preview/png/10361672.png)
چکیده انگلیسی
This paper addresses a new method and aspect of information-theoretic clustering where we exploit the minimum entropy principle and the quadratic distance measure between probability densities. We present a new minimum entropy objective function which leads to the maximization of within-cluster association. A simple implementation using the gradient ascent method is given. In addition, we show that the minimum entropy principle leads to the objective function of the k-means clustering, and the maximum within-cluster association is closed related to the spectral clustering which is an eigen-decomposition-based method. This information-theoretic view of spectral clustering leads us to use the kernel density estimation method in constructing an affinity matrix.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 26, Issue 10, 15 July 2005, Pages 1412-1422
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 26, Issue 10, 15 July 2005, Pages 1412-1422
نویسندگان
Yongjin Lee, Seungjin Choi,