Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
Zur Ablage hinzufügen
 Lokale TagsFreigabegeschichteDetailsÜbersicht
  Cluster Identification in Nearest-Neighbor Graphs

Maier, M., Hein, M., & von Luxburg, U. (2007). Cluster Identification in Nearest-Neighbor Graphs. In M. Hutter, R. Servedio, & E. Takimoto (Eds.), Algorithmic Learning Theory: 18th International Conference, ALT 2007, Sendai, Japan, October 1-4, 2007 (pp. 196-210). Berlin, Germany: Springer.

Item is

 

einblenden: alle ausblenden: alle

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CB8F-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-D1AF-C
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

einblenden:
ausblenden:
externe Referenz:
https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-540-75225-7_18.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Maier, M1, 2, Autor           
Hein, M1, 2, Autor           
von Luxburg, U1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Assume we are given a sample of points from some underlying distribution which contains several distinct clusters. Our goal is
to construct a neighborhood graph on the sample points such that
clusters are ``identifiedamp;lsquo;amp;lsquo;: that is, the subgraph induced by points
from the same cluster is connected, while subgraphs corresponding to
different clusters are not connected to each other. We derive bounds
on the probability that cluster identification is successful, and
use them to predict ``optimalamp;lsquo;amp;lsquo; values of k for the mutual and
symmetric k-nearest-neighbor graphs. We point out different
properties of the mutual and symmetric nearest-neighbor graphs
related to the cluster identification problem.

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n):
 Datum: 2007-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-540-75225-7_18
BibTex Citekey: 4590
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:
ausblenden:
Titel: 18th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT 2007)
Veranstaltungsort: Sendai, Japan
Start-/Enddatum: 2007-10-01 - 2007-10-04

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: Algorithmic Learning Theory: 18th International Conference, ALT 2007, Sendai, Japan, October 1-4, 2007
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Hutter, M, Herausgeber
Servedio, RA, Herausgeber
Takimoto, E, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 196 - 210 Identifikator: ISBN: 978-3-540-75224-0

Quelle 2

einblenden:
ausblenden:
Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 4754 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -