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dc.contributor.author Pividori, Milton Damián
dc.contributor.author Stegmayer, Georgina
dc.contributor.author Milone, Diego Humberto
dc.date.available 2017-12-22T17:00:07Z
dc.date.issued 2014-03
dc.identifier.citation Milone, Diego Humberto; Stegmayer, Georgina; Pividori, Milton Damián; A Method to Improve the Analysis of Cluster Ensembles; Sociedad Iberoamericana de Inteligencia Artificial; Inteligencia Artificial; 17; 53; 3-2014; 46-56
dc.identifier.issn 1137-3601
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11336/31392
dc.description.abstract Clustering is fundamental to understand the structure of data. In the past decade the cluster ensembleproblem has been introduced, which combines a set of partitions (an ensemble) of the data to obtain a singleconsensus solution that outperforms all the ensemble members. However, there is disagreement about which arethe best ensemble characteristics to obtain a good performance: some authors have suggested that highly differentpartitions within the ensemble are beneï¬ cial for the ï¬ nal performance, whereas others have stated that mediumdiversity among them is better. While there are several measures to quantify the diversity, a better method toanalyze the best ensemble characteristics is necessary. This paper introduces a new ensemble generation strategyand a method to make slight changes in its structure. Experimental results on six datasets suggest that this isan important step towards a more systematic approach to analyze the impact of the ensemble characteristics onthe overall consensus performance.
dc.format application/pdf
dc.language.iso eng
dc.publisher Sociedad Iberoamericana de Inteligencia Artificial
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
dc.subject Consensus Clustering
dc.subject Ensemble Diversity
dc.subject Cluster Ensemble Generation
dc.subject.classification Ciencias de la Computación
dc.subject.classification Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title A Method to Improve the Analysis of Cluster Ensembles
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated 2017-12-21T14:07:17Z
dc.identifier.eissn 1988-3064
dc.journal.volume 17
dc.journal.number 53
dc.journal.pagination 46-56
dc.journal.pais España
dc.description.fil Fil: Pividori, Milton Damián. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigacion y Desarrollo de Ingenieria en Sistemas de Informacion; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.description.fil Fil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigacion y Desarrollo de Ingenieria en Sistemas de Informacion; Argentina
dc.description.fil Fil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.journal.title Inteligencia Artificial
dc.relation.alternativeid info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://journaldocs.iberamia.org/articles/1051/article%20(1).pdf
dc.relation.alternativeid info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.redalyc.org/html/925/92530455006/
dc.conicet.fuente individual


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