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Ensemble and constrained clustering with applications

Diese Arbeit stellt neue Entwicklungen in Ensemble und Constrained Clustering vor und enthält die folgenden wesentlichen Beiträge: 1) Eine Vereinigung von Constrained und Ensemble Clustering in einem einheitlichen Framework. 2) Eine neue Methode zur Messung und Visualisierung der Variabilität von Ensembles. 3) Ein neues, Random Walker basiertes Verfahren für Ensemble Clustering. 4) Anwendung von Ensemble Clustering für Bildsegmentierung. 5) Eine neue Consensus-Funktion für das Ensemble Clustering Problem. Schließlich 6) Anwendung von Constrained Clustering zur Segmentierung von Nervenfasern in der Diffusions-Tensor-Bildgebung. In umfangreichen Experimenten wurden diese Verfahren getestet und ihre Überlegenheit gegenüber existierenden Methoden aus der Literatur demonstriert.

Titel: Ensemble and constrained clustering with applications
Verfasser: Abdala, Daniel Duarte GND
Gutachter: Jiang, Xiaoyi GND
Organisation: FB 10: Mathematik und Informatik
Dokumenttyp: Dissertation/Habilitation
Medientyp: Text
Erscheinungsdatum: 2010
Publikation in MIAMI: 17.01.2011
Datum der letzten Änderung: 26.04.2018
Schlagwörter: Ensemble Clustering; Gezwungen Clustering; Konsens Funktion; Median Partition; Mustererkennung
Fachgebiete: Datenverarbeitung; Informatik
Sprache: Englisch
Format: PDF-Dokument
URN: urn:nbn:de:hbz:6-45449568499
Permalink: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:6-45449568499
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