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该文综述可解释聚类研究,包括用决策树近似核k-means分区并保持可解释性与近似保证、提出无监督二叉树三阶段方法、设计ExKMC平衡解释与精度、用混合整数优化生成树聚类、证明自顶向下树可能致成本无界而k叶树可常数近似,以及探讨可解释k-means成本损失和CART回归树统计特性。

基于核 KMeans 聚类的端到端无监督决策树分割

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-19T00:00:00Z
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