學(xué)習(xí)筆記，僅供參考，有錯(cuò)必糾

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文章目錄

• • Splitting Methods for Convex Clustering
  • • 摘要
    • 介紹
    • 貢獻(xiàn)
    • 解決方案路徑的屬性
    • 計(jì)算聚類(lèi)路徑的算法
    • • Proximal Map
      • ADMM更新
      • AMA updates

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Splitting Methods for Convex Clustering

摘要

聚類(lèi)是許多科學(xué)應(yīng)用中的一個(gè)基本問(wèn)題。然而，標(biāo)準(zhǔn)方法如kmeans、高斯混合模型和層次聚類(lèi)，都受到局部極小值的困擾，這有時(shí)是劇烈的次優(yōu)。

最近引入的k-means的凸松弛和分層聚類(lèi)使聚類(lèi)的中心向彼此收縮，并確保一個(gè)唯一的全局最小值。

在這篇工作中，我們提出了解決凸聚類(lèi)問(wèn)題的兩種分裂方法。第一

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的文献学习(part24)--Splitting Methods for Convex Clustering的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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