Explainable graph clustering via expanders in the massively parallel computation model

Explainable clustering provides human-understandable reasons for decisions in black-box learning models. In a previous work, a decision tree built on the set of dimensions was used to define ranges of values for k-means clusters. For explainable graph clustering, we use expander graphs instead of de...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Information sciences Jg. 677; S. 120897
Hauptverfasser:	Aghamolaei, Sepideh, Ghodsi, Mohammad
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Inc 01.08.2024
Schlagworte:	DBSCAN Expander graphs Explainable clustering Fixed-parameter algorithms Massively parallel computation Expander graphs DBSCAN Explainable clustering Fixed-parameter algorithms Massively parallel computation
ISSN:	0020-0255
Online-Zugang:	Volltext
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