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
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
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
Journal: Pattern Recognition - Volume 79, July 2018, Pages 427-439
نویسندگان
Brijnesh J. Jain,