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A comprehensive approach to mode clustering

机译:模式聚类的综合方法

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摘要

Mode clustering is a nonparametric method for clustering that defines clusters using the basins of attraction of a density estimator’s modes. We provide several enhancements to mode clustering: (i) a soft variant of cluster assignment, (ii) a measure of connectivity between clusters, (iii) a technique for choosing the bandwidth, (iv) a method for denoising small clusters, and (v) an approach to visualizing the clusters. Combining all these enhancements gives us a complete procedure for clustering in multivariate problems. We also compare mode clustering to other clustering methods in several examples.
机译:模式聚类是一种非参数聚类方法,它使用密度估算器模式的吸引盆来定义聚类。我们对模式集群提供了一些增强功能:(i)集群分配的软变体,(ii)集群之间的连通性度量,(iii)选择带宽的技术,(iv)消噪小型集群的方法,和( v)一种可视化集群的方法。结合所有这些增强功能,可以为我们解决多变量问题提供一个完整的过程。在几个示例中,我们还将模式聚类与其他聚类方法进行了比较。

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