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1、傳統(tǒng)的聚類算法僅從單一視角對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并且由于聚類分析缺乏帶有語(yǔ)義的類標(biāo)簽,因此得到的聚類劃分不具有可解釋性。聚類劃分的可解釋性即聚類劃分由決策規(guī)則推理得到,并且聚類劃分可以被定性和定量地描述。多視角的和可解釋的聚類劃分將給決策者提供更多地選擇空間,并且可以使決策者批判性、改善性和探索性地相信和使用聚類劃分。
本文針對(duì)聚類的多視角性和可解釋性問(wèn)題,提出多視角生成模型的可解釋性聚類(Interpretable Cluster
2、ing with Multi-view Generative model,ICMG)。ICMG能夠生成多個(gè)視角,并且基于視角得到多個(gè)有效的和無(wú)冗余的聚類劃分,最后通過(guò)視角的語(yǔ)義信息對(duì)聚類劃分進(jìn)行定性和定量地解釋。本文完成的工作如下:
(1)構(gòu)建嵌入多視角因素的貝葉斯案例模型(Muti-view BayesianCase Model,MBCM)。MBCM是將多視角因素引入到貝葉斯案例模型上的一個(gè)生成模型,MBCM可以生成含有多視
3、角因素的數(shù)據(jù)。
(2)構(gòu)建多視角生成模型(Multi-view Generative Model,MGM)。MGM基于有效原則和無(wú)冗余原則使用貝葉斯程序?qū)W習(xí)(BPL)的組合思想和MBCM生成多個(gè)有效的無(wú)冗余視角,并使用原型和子空間描述視角。
(3)提出多視角生成模型的可解釋性聚類(ICMG)。ICMG首先使用MGM得到多個(gè)使用原型和子空間描述的視角;然后利用原型和子空間構(gòu)建規(guī)則集,基于規(guī)則集進(jìn)行聚類;最后使用原型和子
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