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 En...

Author: Abdala, Daniel Duarte
Further contributors: Jiang, Xiaoyi (Thesis advisor)
Division/Institute:FB 10: Mathematik und Informatik
Document types:Doctoral thesis
Media types:Text
Publication date:2010
Date of publication on miami:17.01.2011
Modification date:26.04.2018
Edition statement:[Electronic ed.]
Subjects:Ensemble Clustering; Gezwungen Clustering; Konsens Funktion; Median Partition; Mustererkennung
DDC Subject:004: Datenverarbeitung; Informatik
License:InC 1.0
Language:English
Format:PDF document
URN:urn:nbn:de:hbz:6-45449568499
Permalink:http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:6-45449568499
Digital documents:diss_abdala.pdf

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.