文献记录(part14)--Biclustering with dominant sets
学习笔记，仅供参考，有错必究
文章目录
- Biclustering with dominant sets
- 摘要
- 简介(略)
- 优势集聚类
- 建议的方法:用优势集进行双聚类
Biclustering with dominant sets
摘要
双聚类可以定义为数据矩阵中的行和列的同时聚类，它最近被应用于许多科学场景，例如生物信息学、文本分析和计算机视觉等。
本文提出了一种新的双聚类方法，该方法基于优势集聚类的概念，并将该算法推广到双聚类问题。更详细地说，我们提出了一种新的将双聚类问题编码为图的方法，以便使用优势集概念来同时分析行和列。此外，我们扩展了优势集双聚类方法，以便于插入可能在该领域可用的先验知识。
我们在一个综合基准和两个计算机视觉任务上评估了所提出的方法：多结构识别和基于区域的对应。实证评估表明，该方法取得了令人鼓舞的结果，可与最先进的技术相媲美，并在各种情况下优于竞争对手。
简介(略)
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