A Note on the Effectiveness of the Least Squares Consensus Clustering

B. Mirkin; A. Shestakoff

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

8 июня 2026 г.

«За 12 лет на нашем счету почти 1000 операций с пробуждением»

В НИУ ВШЭ прошла XIII Летняя нейролингвистическая школа, организованная Центром языка и мозга при поддержке факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ. В центре внимания слушателей была совместная работа нейролингвистов, нейрохирургов и нейрофизиологов в операционной, стандартизация лингвистических парадигм и практические подходы к сохранению речевой функции пациентов.

5 июня 2026 г.

Аспирантка НИУ ВШЭ открыла «невидимую» планировку античного Париона

Исследовательница из НИУ ВШЭ Идиль Малгиль изучила с помощью дрона с лазерным сканером сверхвысокого разрешения древнеримский город Парион, расположенный на территории современной Турции. Благодаря высокой плотности сканирования удалось зафиксировать крошечные неровности рельефа, скрытые под землей и растительностью. Обнаружены следы целых кварталов, террасных систем и стен, которые невозможно было различить ни при обычных раскопках, ни с помощью аэрофотосъемки. Результаты исследованияо публикованы в международном научном журнале Ancient Civilizations from Scythia to Siberia.

2 июня 2026 г.

От Волги до Янцзы: математики из Нижнего Новгорода и Шанхая изучают устойчивость систем

Математики НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде совместно с коллегами из шанхайского Университета Тунцзи исследуют фундаментальные причины структурной устойчивости систем и механизмы их нарушения. О развитии проекта Qualitative Theory of Systems of Ordinary and Partial Differential Equations в рамках программы НИУ ВШЭ «Международное академическое сотрудничество» «Вышке.Главное» рассказала его руководитель, профессор Ольга Починка, заведующая Международной лабораторией динамических систем и приложений НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

A Note on the Effectiveness of the Least Squares Consensus Clustering

Миркин Б. Г., Шестаков А. В.

Язык: английский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: one-by-one clustering consensus clustering

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Теоретическое и численное исследование современных математических моделей в социально-экономической, политической и финансовой сферах (2014)

В книге

Clusters, orders, trees: methods and applications. In Honor of Boris Mirkin's 70th Birthday

Vol. 92. , Berlin: Springer, 2014.

Агломеративный консенсусный кластер-анализ с автоматическим выбором числа кластеров

Миркин Б. Г., Паринов А. А., Автоматика и телемеханика 2024 № 3 С. 6–22

Представлены теоретические и вычислительные результаты, связанные с оригинальной моделью консенсусного кластерного анализа, основанной на так называемом проективном расстоянии между разбиениями. Это расстояние определяется как сумма квадратов элементов разности бинарной матрицы инциденций одного разбиения и ее ортогональной проекции на подпространство, порождаемое столбцами матрицы инциденций другого разбиения. Оказывается, при достаточном количестве разбиений предлагаемый метод агломеративного кластеринга правильно ...

Добавлено: 24 февраля 2025 г.

A Lattice-based Consensus Clustering Algorithm

Бочаров А. А., Гнатышак Д. В., Игнатов Д. И. и др., , in: CLA 2016: Proceedings of the Thirteenth International Conference on Concept Lattices and Their Applications. CEUR Workshop ProceedingsVol. 1624.: M.: Higher School of Economics, National Research University, 2016. P. 45–56.

Добавлено: 24 октября 2016 г.

Summary and semi-average similarity criteria for individual clusters

Миркин Б. Г., , in: Models, Algorithms, and Technologies for Network AnalysisVol. 59.: NY: Springer, 2013. P. 101–126.

Добавлено: 22 ноября 2013 г.

Individual approximate clusters: methods, properties, applications

Миркин Б. Г., , in: Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular ComputingIssue 8170: Lecture Notes in Artificial Intelligence.: Heidelberg: Springer, 2013. P. 26–37.

A least-squares data approximation approach to finding individual clusters is advocated. A simple local optimization algorithm leads to suboptimal clusters satisfying some natural tightness criteria. Three versions of an iterative extraction approach are considered, leading to a portrayal of the cluster structure of the data. Of these, probably most promising is what is referred to ...

Добавлено: 29 октября 2013 г.

Least squares consensus clustering: criteria, methods, experiments

Миркин Б. Г., Шестаков А. В., , in: Advances in Information Retrieval.: L.: Springer, 2013. P. 764–768.

Произведена эксперементальная демонстранция превосходства алгоритмов консенсусной кластеризации, основанных на методе наименьших квадратов, по сравнению с недавними алгоритмами этой же области. ...

Добавлено: 15 апреля 2013 г.

Additive spectral method for fuzzy cluster analysis of similarity data including community structure and affinity matrices

Миркин Б. Г., Nascimento S., Information Sciences 2012 No. 183 P. 16–34

An additive spectral method for fuzzy clustering is proposed. The method operates on a clustering model which is an extension of the spectral decomposition of a square matrix. The computation proceeds by extracting clusters one by one, which makes the spectral approach quite natural. The iterative extraction of clusters, also, allows us to draw several ...

Добавлено: 16 ноября 2012 г.