Статистический кластерный анализ (регулярный семинар)
Материал из MachineLearning.
(→Литература) |
(→Литература) |
||
| Строка 40: | Строка 40: | ||
2. Кластеризация графов на основе modularity | 2. Кластеризация графов на основе modularity | ||
| + | |||
| + | [http://arxiv.org/abs/0906.0612 Santo Fortunato "Community detection in graphs"] | ||
| + | |||
| + | [http://arxiv.org/abs/1308.3383 Twan van Laarhoven, Elena Marchiori "Axioms for graph clustering quality functions"] | ||
| + | |||
| + | [http://arxiv.org/abs/1110.3854 Yunpeng Zhao, Elizaveta Levina, Ji Zhu "Consistency of community detection in networks under degree-corrected stochastic block models"] | ||
3. Графы ближайших соседей и их кластеризация | 3. Графы ближайших соседей и их кластеризация | ||
Версия 05:32, 3 ноября 2015
Содержание |
Описание семинара
Задача кластеризации известна всем, кто имел дело с машинным обучением, и имеет бесчисленное множество практических применений. Кроме того, известно, что задача кластеризации может быть сформулирована разными способами, то есть не имеет чёткой общепринятой постановки. В рамках данного семинара изучаются статистические подходы к задаче кластеризации. Отдельное внимание в работе уделяется кластеризации графов. Целью работы группы является построение алгоритмов кластеризации и кластеризации графов, которые обладают практической эффективностью, и при это допускают теоретический анализ.
Время заседаний
Регулярный семинар, проводится в ИППИ РАН по средам в 18-30, ауд. 615.
Научные руководители семинара
М.Е. Панов, С. Довгаль, В. Г. Спокойный
Организатор семинара
Совместный учебно-научный семинар магистерской программы Математические методы оптимизации и стохастики Факультета Компьютерных наук НИУ ВШЭ, Института проблем передачи информации РАН и Лаборатории ПреМоЛаб МФТИ. Куратор семинара М.Е. Панов
Заседания
13 октября 2015 г.
Игорь Силин "Минимаксное оценивание в Stochastic Block Models"
28 октября 2015 г.
1. Игорь Силин — продолжение рассказа
2. Обсуждение тем курсовых работы для студентов программы ММОС.
11 ноября 2015 г.
Константин Славнов TBA
Литература
1. Stochastic block models and graphon estimation
[1] Chao Gao, Yu Lu, Harrison H. Zhou "Rate-optimal Graphon Estimation"
[2] Olga Klopp, Alexandre B. Tsybakov, Nicolas Verzelen "Oracle inequalities for network models and sparse graphon estimation"
2. Кластеризация графов на основе modularity
Santo Fortunato "Community detection in graphs"
Twan van Laarhoven, Elena Marchiori "Axioms for graph clustering quality functions"
3. Графы ближайших соседей и их кластеризация
4. Обнаружение пересекающихся сообществ в больших сетях: алгоритм BigCLAM и его обобщения
5. Spectral clustering
