Статистический кластерный анализ (регулярный семинар)

Материал из MachineLearning.

Версия 05:46, 3 ноября 2015

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

[3] Santo Fortunato "Community detection in graphs"

[4] Twan van Laarhoven, Elena Marchiori "Axioms for graph clustering quality functions"

[5] 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

[6] Ulrike von Luxburg, Morteza Alamgir Density estimation from unweighted k-nearest neighbor graphs: a roadmap

[7] Matth¨aus Kleindessner, Ulrike von Luxburg

Dimensionality estimation without distances

4. Обнаружение пересекающихся сообществ в больших сетях: алгоритм BigCLAM и его обобщения

5. Spectral clustering