Explainable K-Means
Explainable K-Means is a post-hoc and in-model interpretability approach to standard K-Means clustering that replaces or approximates cluster assignments with a small axis-aligned decision tree. Each leaf of the tree corresponds to one cluster, and every data point is assigned to a cluster by following a simple sequence of threshold rules on individual features — making cluster membership fully transparent and human-readable.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Dasgupta, S., Frost, N., Moshkovitz, M., & Rashtchian, C. (2020). Explainability of k-Means Clustering. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 119. · URL
- Moshkovitz, M., Dasgupta, S., Rashtchian, C., & Frost, N. (2020). Explainable k-Means and k-Medians Clustering. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 119. · URL
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.