ISOMAP based metrics for clustering

Many successful clustering techniques fail to handle data with a manifold structure, i.e. data that is notshaped in the form of compact point clouds, forming arbitrary shapes or paths through a high-dimensionalspace. In this paper we present a new method to evaluate distances in such spaces that nat...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial
Hauptverfasser: Ariel E. Bayá, Pablo M. Granitto
Format: Artigo
Sprache:Inglês
Veröffentlicht: Asociación Española para la Inteligencia Artificial 2008
Schlagworte:
Ingeniería
Non
ISOMAP
Clustering
linear Metric
Affinity Propagation
Online Zugang:https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92503703
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