An Information Theoretic Perspective to Kernel K-Means

机译：内核K均值的信息理论视角

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In this paper, we provide an information theoretic perspective to kernel K-means. We show that kernel K-means corresponds to maximizing an integrated squared error divergence measure between Parzen window estimated cluster probability density functions. E

机译：在本文中，我们为内核K均值提供了信息理论观点。我们表明，内核K均值对应于最大化Parzen窗口估计的簇概率密度函数之间的积分平方误差散度度量。 Ë

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来源
《Machine Learning for Signal Processing, 2006 IEEE Workshop on; Maynooth,Ireland》||P.161-166|共6页
会议地点 MaynoothIreland
作者
Jenssen; R.; Eltoft; T.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业技术;
关键词
Bayes methods; information theory; mean square error methods; pattern clustering; probability; Bayes-like clustering; Parzen window; Renyi entropy; cluster probability density function; information theory; kernel K-means; squared error divergence measure;

机译：贝叶斯方法;信息理论;均方误差方法;模式聚类;概率;贝叶斯聚类; Parzen窗; Renyi熵;聚类概率密度函数;信息论;核K均值;平方误差散度测度;

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