Automatische Parameterbestimmung durch Gravitation in Subspace Clustering

Zusammenfassung Im Vergleich zu den traditionellen Clusteringverfahren ermöglicht Subspace Clustering die Suche nach Clustern in den Unterräumen (Subspaces) der Daten. Man unterscheidet zwei Hauptarten des Subspace-Clustering-Verfahrens: Top-Downund Bottom-Up-Verfahren. Die Algorithmen des Top-Down-Verfahrens verkleinern die Suchbereiche von hohen zu niedrigen Dimensionen. In dem Bottom-Up-Verfahren suchen die Algorithmen nach Clustern in einer umgekehrten Reihenfolge. Die Bestimmung der Parameter in den meisten Subspace-Clustering-Verfahren ist nicht einfach, was die Anwendung der Verfahren erschwert. Daher wird in dieser Arbeit ein Verfahren zur automatischen Parameterbestimmung diskutiert.