あまり初期値に依存しない類似度尺度がいいですね。Commute-time kernel とか正則化ラプラシアンとか。外れ値には弱いと思いますが、ICML 2008 で outlier を見つける話が出ています。(Spectral Clustering with Inconsistent Advice)

mamoruk のブックマーク 2009/01/28 18:01

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/11834486/comment/mamoruk" data-user-id="mamoruk" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/komachi.hatenablog.com/entry/20090126/p1" data-original-href="https://komachi.hatenablog.com/entry/20090126/p1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fkomachi.hatenablog.com%2Fentry%2F20090126%2Fp1" data-user-icon="/users/mamoruk/profile.png">自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/NLP">NLP</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/ML">ML</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">あまり初期値に依存しない類似度尺度がいいですね。Commute-time kernel とか正則化ラプラシアンとか。外れ値には弱いと思いますが、ICML 2008 で outlier を見つける話が出ています。(Spectral Clustering with Inconsistent Advice)</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/mamoruk/20090128#bookmark-11834486"><span class="datetime-body">2009/01/28 18:01</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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