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2013-05-23 12:21
求翻译：Spectral clustering methods meet more and more success in machine learning community thanks to their ability to cluster data points of any complex shapes. The problem of clustering is addressed in terms of finding an embedding space in which the projected data are linearly separable by a classical clustering algorithm 是什么意思？ 待解决
 悬赏分：1
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Spectral clustering methods meet more and more success in machine learning community thanks to their ability to cluster data points of any complex shapes. The problem of clustering is addressed in terms of finding an embedding space in which the projected data are linearly separable by a classical clustering algorithm
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
谱聚类方法满足机器学习社区的感谢越来越多的成功，他们对集群的任何复杂形状的数据点的能力。
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2013-05-23 12:23:18
鬼使成群的方法越来越遇见在机器学习社区由于的成功他们的能力使数据点所有复杂形状成群。成群的问题论及根据发现计划的数据由一种古典使成群的算法线性地是可分开的例如K手段算法的埋置的空间。
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2013-05-23 12:24:58
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2013-05-23 12:26:38
谱聚类方法满足机器学习社区由于其有能力向任何复杂形状的群集数据点中越来越多的成功。聚类问题被解决查找嵌入空间投影的数据是线性可分古典 K-均值算法的聚类算法。通常情况下，谱算法性能显著提高融合先验知识的他们的设计，和几个的技术，为此目的。在本文中，我们描述和比较一些最近的线性和非线性投影算法，结合实例级约束 （"必须联系"和"无法联系"），并应用数据聚类。我们概述 K 路谱聚类算法能够整合数据样本之间的对偶关系。我们制定的目标函数作为原始谱聚类准则和处罚期限基于实例约束的组合。作为签署的拉普拉斯矩阵的特征标准系统解决优化问题。使用六个 UCI 基准和两个公共的脸数据库，突出显示了该算法的相关性
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2013-05-23 12:28:18
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