Según la definición, parece que tiene algún tipo de “función de actividad física oculta” para diferentes agrupaciones. Aquí no hay almuerzo gratis; si hay algún tipo de mecanismo de puntuación que esperas que produzca la agrupación, debes darle al algoritmo algún tipo de pista sobre lo que es. Aquí hay algunas alternativas:
Optimización automática de los pesos del clúster.
Genere diferentes agrupaciones a partir de diferentes pesos de atributos y califique manualmente las agrupaciones resultantes. Luego puede usar su algoritmo favorito de aprendizaje activo / descenso de gradiente / evolutivo para ajustar de forma iterativa los valores.
Emparejar algoritmos de corte mínimo basados en gráficos + corte gráfico
¿Tiene algún tipo de noción acerca de qué instancias deberían o no estar en el mismo grupo, por ejemplo, si tomé una submuestra de 100 pares de puntos de datos, podría decirme “estos deberían estar en el mismo grupo y estos no deberían “. Si es así, puede crear un algoritmo de corte mínimo basado en gráficos que esté optimizado para estos emparejamientos.
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Etiquetado de pares + transducción de máquina de vectores de soporte
Si hiciste el mismo etiquetado anterior y luego entrenaste una máquina de vectores de soporte transductivo (http://en.wikipedia.org/wiki/Tra…, entonces podrías usar los parámetros que aprendiste como pesos para el agrupamiento.
