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Open set diagnosis: high-dimensional clustering

机译：开放式诊断：高维聚类

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It is customary to discriminate between a finite number of a complex system’ states and to assign a new observation to the one with the highest posterior probability. Nevertheless, it is not actually obvious to correctly describe all of the possible states, neither to identify their exact number, some might be rare, some too risky or costly to obtain. Hence, it is vital to study how to affect new observations that deviates considerably from the closed training data. In this paper, a new open set decision scheme clustering-based has been proposed to deal with high-dimensional, unlabelled observations and undefined states.
机译：习惯于区分有限数量的复杂系统状态，并为具有最高概率的概率分配新的观察。 然而，实际上无法正确描述所有可能的国家，既不是为了识别他们的确切数字，有些可能是罕见的，有些风险或昂贵。 因此，研究如何影响偏离闭合训练数据的新观察至关重要。 本文提出了一种新的开放式决策方案聚类，以处理高维，未标记的观测和未定义的状态。

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