کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6939027 1449968 2018 32 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
The Mean Partition Theorem in consensus clustering
ترجمه فارسی عنوان
قضیه متوسط ​​پارتی در خوشه بندی اجماع
کلمات کلیدی
گروه های خوشه ای، خوشه انطباق، متوسط ​​پارتیشن ترازی چندگانه بهینه پروفایل ها، موتیف، ثبات، تنوع
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
This article presents the Mean Partition Theorem of consensus clustering. We show that the Mean Partition Theorem is a fundamental result that connects to different, but not obviously related branches such as: (i) optimization, (ii) statistical consistency, (iii) optimal multiple alignment, (iv) profiles and motifs, (v) cluster stability, (vi) diversity, and (vii) Condorcet's Jury Theorem. All proofs rest on the orbit space framework. The implications are twofold: First, the Mean Partition Theorem plays a far-reaching and central role in consensus clustering. Second, orbit spaces constitute a convenient representation for gaining insight into partition spaces.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 79, July 2018, Pages 427-439
نویسندگان
,