2014
DOI: 10.2478/amcs-2014-0012
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Abstract: In this paper, we consider the l1-clustering problem for a finite data-point set which should be partitioned into k disjoint nonempty subsets. In that case, the objective function does not have to be either convex or differentiable, and generally it may have many local or global minima. Therefore, it becomes a complex global optimization problem. A method of searching for a locally optimal solution is proposed in the paper, the convergence of the corresponding iterative process is proved and the corresponding … Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1
1
1

Citation Types

0
7
0
1

Year Published

2014
2014
2021
2021

Publication Types

Select...
9

Relationship

0
9

Authors

Journals

citations
Cited by 14 publications
(8 citation statements)
references
References 44 publications
(42 reference statements)
0
7
0
1
Order By: Relevance
“…A K-medián feladatot értelmezhetjük úgy is többdimenziós esetben, hogy a klaszterközéppontokat nem rögzítjük a lehetséges adatpontokhoz, hanem lehetnek közöttük nem megfigyelt pontok is, viszont az adatpontok és klaszterközéppontjaik abszolút eltérését minimalizáljuk (lásd például Sabo-Scitovski-Vazler [2013]). Történetesen az abszolút eltérések minimalizálása robusztusabb eredményre vezet, és sok esetben gyorsabb is, mint a K-középpontú algoritmus.…”
Section: A Halandósági Mintázatok éS Modellek Szakirodalmi áTtekintéseunclassified
“…A K-medián feladatot értelmezhetjük úgy is többdimenziós esetben, hogy a klaszterközéppontokat nem rögzítjük a lehetséges adatpontokhoz, hanem lehetnek közöttük nem megfigyelt pontok is, viszont az adatpontok és klaszterközéppontjaik abszolút eltérését minimalizáljuk (lásd például Sabo-Scitovski-Vazler [2013]). Történetesen az abszolút eltérések minimalizálása robusztusabb eredményre vezet, és sok esetben gyorsabb is, mint a K-középpontú algoritmus.…”
Section: A Halandósági Mintázatok éS Modellek Szakirodalmi áTtekintéseunclassified
“…The K ‐medians is a well‐known robust version of hard clustering—we will derive this algorithm via the method of ML using the multivariate Laplace distribution. Although the application of Laplace distribution to mixture distribution and fuzzy clustering is known , we are not aware of derivation of the K ‐medians algorithm through the method of ML, but most importantly by taking full advantage of a statistical model‐based approach by (1) applying classical statistical tests to answer important questions about clusters, (2) computing the confidence region for each cluster, and, finally, (3) generating data and carrying out simulations to study statistical properties of statistical tests and estimators.…”
Section: K‐medians Clustering Algorithmmentioning
confidence: 99%
“…k-means, FMC and winner takes all (WTA) are employed as pre-processing algorithms of the first category. The k-means clustering algorithm is one of the most widely used clustering algorithms in the literature (Hartigan and Wong, 1979;Sabo, 2014). The FMC algorithm is frequently used with GRNNs and is included here as a representative of alternative approaches to GRNN modelling (Bezdek et al, 1984).…”
Section: Problem Of Input Data Representationmentioning
confidence: 99%