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16th European Signal Processing Conference EUSIPCO-2010, Aalborg, Denmark : France (2010)
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Clustering on Manifolds with Dual-Rooted Minimal Spanning Trees
Laurent Galluccio 1, Olivier J.J. Michel 2, Pierre Comon 1
(08/2010)

In this paper, we introduce a new distance computed from the construction of dual-rooted minimal spanning trees (MSTs). This distance extends Grikschat's approach, exhibits attractive properties and allows to account for both local and global neighborhood information. Furthermore, a function measuring the probability that a point belongs to a detected class is proposed. Some connections with diffusion maps are outlined. The dual-rooted tree-based distance (DRPT) allows us to construct a new affinity matrix for use in a spectral clustering algorithm, or leads to a new data analysis method. Results are presented on benchmark datasets.
1 :  Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia-Antipolis (I3S) / Equipe SIGNAL
Université de Nice Sophia Antipolis (UNS) – CNRS : UMR7271
2 :  Laboratoire d'Algorithmique Complexité et Logique (LACL)
CNRS : FRE2673 – Université Paris XII - Paris Est Créteil Val-de-Marne
Statistiques/Machine Learning
clustering – minimal spanning tree – distance measure
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GallMC10aalborg.pdf(157.4 KB)

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