A graph-based estimator of the number of clusters
A graph-based estimator of the number of clusters
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基于图的聚类数量估计器
DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Bruno Pelletier
中科院分区：
文献类型：
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作者：
G. Biau;B. Cadre;Bruno Pelletier
估计统计总体的聚类数是无监督学习的基本问题之一。在给定n个独立观测值X1，…，Xn的情况下，我们提出了一种新的方法来估计t水平集的连通分量或簇的数目。其基本思想是使用f的任何初步估计来形成集合的粗略骨架，并计算结果图的连通分量的数量。在f的温和解析条件下，利用微分几何的工具，证明了我们方法的相合性。
Assessing the number of clusters of a statistical population is one of the essential issues of unsupervised learning. Given n independent observations X1 ,...,Xn drawn from an unknown multivariate probability density f , we propose a new approach to estimate the number of connected components, or clusters, of the t -level set . The basic idea is to form a rough skeleton of the set using any preliminary estimator of f , and to count the number of connected components of the resulting graph. Under mild analytic conditions on f , and using tools from differential geometry, we establish the consistency of our method.