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.
Källpost
Citat kopierade ordagrant från metodens källpost. Ingen verifiering på källnivå härleds från dem.
- 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
Kuraterade påståenden
Påståenden lagrade i bevisloggen, var och en med sin egen bedömning.
Denna vy hittar inte på en påståendebedömning när loggen saknar en.
Relaterade metoder
Genererade från metodgrafen och visade som maskinföreslagna relationer – inga bevispåståenden härleds.