Tiefes Clustering von Überlebensmaschinenen mit interpretierbaren Expertendistributionen
Eine hybride Methode, die diskriminative und generative Strategien in einem einzigen Rahmenwerk integriert, um sowohl das Clustering als auch die Vorhersage von Überlebenszeiten durchzuführen. Die Überlebensfunktion für jede Instanz wird als gewichtete Kombination konstanter Expertendistributionen gelernt, wobei die Gewichte diskriminativ aus den Merkmalen erlernt werden und die Verteilung der Überlebensinformationen generativ modelliert wird.
