論文の概要: Cutoff for exact recovery of Gaussian mixture models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01194v3
- Date: Mon, 30 Nov 2020 11:14:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-14 08:08:41.591001
- Title: Cutoff for exact recovery of Gaussian mixture models
- Title(参考訳): ガウス混合モデルの完全回復のためのカットオフ
- Authors: Xiaohui Chen and Yun Yang
- Abstract要約: K$-meansクラスタリング法の半定値プログラミング(SDP)緩和は、クラスタセンターの対称性を仮定することなく、正確なリカバリを行うためのシャープしきい値を達成することを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.08346793314912
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We determine the information-theoretic cutoff value on separation of cluster
centers for exact recovery of cluster labels in a $K$-component Gaussian
mixture model with equal cluster sizes. Moreover, we show that a semidefinite
programming (SDP) relaxation of the $K$-means clustering method achieves such
sharp threshold for exact recovery without assuming the symmetry of cluster
centers.
- Abstract(参考訳): クラスタサイズが等しいk$-component gaussian mixモデルにおいて、クラスタラベルの正確な回復のためにクラスタ中心の分離に関する情報理論的なカットオフ値を決定する。
さらに,K$-meansクラスタリング手法の半定値プログラミング(SDP)緩和により,クラスタ中心の対称性を仮定することなく,正確なリカバリを実現することを示す。
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