Formulizing Co-Clusters &Selection Methods Based On SVD in Data Mining

Lingua: inglese

Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2018, 2018

3659716154 / 9783659716157

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Traditional clustering and feature selection methods consider the data matrix as static. However, the data matrices evolve smoothly over time in many applications. A simple approach to learn from these time-evolving data matrices is to analyze them separately. Such strategy ignores the time-dependent nature of the underlying data. We propose two formulations for evolutionary co-clustering and feature selection based on the fused Lasso regularization. The evolutionary co-clustering formulation is able to identify smoothly varying hidden block structures embedded into the matrices along the temporal dimension. Our formulation is very flexible and allows for imposing smoothness constraints over only one dimension of the data matrices. The evolutionary feature selection formulation can uncover shared features in clustering from time-evolving data matrices. We show that the optimization problems involved are non-convex, non-smooth and non-separable. To compute the solutions efficiently, we develop a two-step procedure that optimizes the objective function iteratively. 68 pp. Englisch. …

Codice articolo 9783659716157

Titolo
Formulizing Co-Clusters &Selection Methods Based On SVD in Data Mining
Autore
D Kishore Babu
Editore
LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2018
Anno di pubblicazione
2018
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3659716154
ISBN 13
9783659716157
Peso dell'articolo
119 grammi
Dimensioni
220x150x5 mm

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