A3 Kirjan tai muun kokoomateoksen osa
Improving Clustering and Cluster Validation with Missing Data Using Distance Estimation Methods (2022)
Niemelä, M., & Kärkkäinen, T. (2022). Improving Clustering and Cluster Validation with Missing Data Using Distance Estimation Methods. In T. T. Tuovinen, J. Periaux, & P. Neittaanmäki (Eds.), Computational Sciences and Artificial Intelligence in Industry : New Digital Technologies for Solving Future Societal and Economical Challenges (pp. 123-133). Springer. Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Engineering, 76. https://doi.org/10.1007/978-3-030-70787-3_9
JYU-tekijät tai -toimittajat
Julkaisun tiedot
Julkaisun kaikki tekijät tai toimittajat: Niemelä, Marko; Kärkkäinen, Tommi
Emojulkaisu: Computational Sciences and Artificial Intelligence in Industry : New Digital Technologies for Solving Future Societal and Economical Challenges
Emojulkaisun toimittajat: Tuovinen, Tero T.; Periaux, Jacques; Neittaanmäki, Pekka
ISBN: 978-3-030-70786-6
eISBN: 978-3-030-70787-3
Lehti tai sarja: Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Engineering
ISSN: 2213-8986
eISSN: 2213-8994
Julkaisuvuosi: 2022
Sarjan numero: 76
Artikkelin sivunumerot: 123-133
Kirjan kokonaissivumäärä: 275
Kustantaja: Springer
Kustannuspaikka: Cham
Julkaisumaa: Sveitsi
Julkaisun kieli: englanti
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-70787-3_9
Julkaisun avoin saatavuus: Ei avoin
Julkaisukanavan avoin saatavuus:
Julkaisu on rinnakkaistallennettu (JYX): https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/84512
Lisätietoja: The CSAI 2019 Conference (Computational Science and AI in Industry: New Digital Technologies for Solving Future Societal and Economical Challenges) took place at Jyväskylä, Finland, on June 12–14, 2019.
Tiivistelmä
Missing data introduces a challenge in the field of unsupervised learning. In clustering, when the form and the number of clusters are to be determined, one needs to deal with the missing values both in the clustering process and in the cluster validation. In the previous research, the clustering algorithm has been treated using robust clustering methods and available data strategy, and the cluster validation indices have been computed with the partial distance approximation. However, lately special methods for distance estimation with missing values have been proposed and this work is the first one where these methods are systematically applied and tested in clustering and cluster validation. More precisely, we propose, implement, and analyze the use of distance estimation methods to improve the discrimination power of clustering and cluster validation indices. A novel, robust prototype-based clustering process in two stages is suggested. Our results and conclusions confirm the usefulness of the distance estimation methods in clustering but, surprisingly, not in cluster validation.
YSO-asiasanat: koneoppiminen; klusterianalyysi; algoritmit
Liittyvät organisaatiot
Hankkeet, joissa julkaisu on tehty
- Yliopistojen profiloitumisen vahvistaminen kilpaillulla rahoituksella. Profilointitoimet JYU:ssä, 3. kierros
- Hämäläinen, Keijo
- Suomen Akatemia
- Hybridinanopartikkelien rakenteiden ennustaminen tekoälyä hyväksi käyttäen
- Kärkkäinen, Tommi
- Suomen Akatemia
OKM-raportointi: Kyllä
Raportointivuosi: 2022
JUFO-taso: 2
Emojulkaisu, jossa JYU-tekijöitä:
- Tuovinen, T. T., Periaux, J., & Neittaanmäki, P. (Eds.). (2022). Computational Sciences and Artificial Intelligence in Industry : New Digital Technologies for Solving Future Societal and Economical Challenges. Springer. Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Engineering, 76. https://doi.org/10.1007/978-3-030-70787-3