machine-learning - 贝叶斯集和寻找顶级集

Question

Ghahramani 和 Heller 提出的贝叶斯集 (http://mlg.eng.cam.ac.uk/zoubin/papers/bsets-nips05.pdf) 提供了一种基于查询查找项目集的有用方法(例如，狗会返回猫、宠物)，并生成与谷歌集相当的输出。我想知道如何使用该方法来查找顶部集合，而无需首先提供单词(项目)作为查询。有人知道贝叶斯集上的主动学习可以识别出密度最高的集吗？

Answer 1

贝叶斯集本质上执行特征选择(请参阅:基于内容的图像检索的简单贝叶斯框架)来对集合中的项目进行排名。特征的权重是通过该集合的种子示例决定的。没有种子就无法实现这一目标。所以归根结底就是寻找“种子集”。

为此，您可以在数据中找到“簇”(例如使用 K 均值)并提供它们的“质心”(或代表簇的数据点)作为种子集。基本上，您现在要做的就是对每个集群中的项目进行排名(您可以将其称为 topsets)。