README.md

   1 # Introduction
   2
   3 This procedure is a variant of k-means using labelled samples, which
   4 enforces in every cluster the same proportion of samples from every
   5 class. This ensures that the resulting clusters are totally
   6 non-informative about the class, while maximally informative about
   7 the signal.
   8
   9 You can get a
  10 [`short report on the method,`](https://fleuret.org/papers/fleuret-clueless-kmeans2015.pdf).
  11
  12 # Installation
  13
  14 Executing
  15
  16 ```
  17 ./test.sh
  18 ```
  19
  20 will compile the source, run the algorithm on a 2d toy example, and
  21 produce three graphs
  22 ([`result-standard.png,`](https://fleuret.org/git-extract/clueless-kmeans/result-standard.png)
  23 [`result-clueless.png,`](https://fleuret.org/git-extract/clueless-kmeans/result-clueless.png)
  24 and [`result-clueless-absolute.png`](https://fleuret.org/git-extract/clueless-kmeans/result-clueless-absolute.png)) if you
  25 have [`gnuplot`](http://www.gnuplot.info/) installed.