論文の概要: Point-Set Kernel Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05815v2
• Date: Thu, 6 Jan 2022 05:41:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 03:54:42.049052
• Title: Point-Set Kernel Clustering
• Title（参考訳）: ポイントセットカーネルクラスタリング
• Authors: Kai Ming Ting, Jonathan R. Wells and Ye Zhu
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクトとオブジェクトの集合との類似性を計算する,ポイントセットカーネルと呼ばれる新しい類似度尺度を提案する。 新たなクラスタリング手法は,大規模データセットを扱えるように,効率的かつ効率的であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.093960688450602
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measuring similarity between two objects is the core operation in existing clustering algorithms in grouping similar objects into clusters. This paper introduces a new similarity measure called point-set kernel which computes the similarity between an object and a set of objects. The proposed clustering procedure utilizes this new measure to characterize every cluster grown from a seed object. We show that the new clustering procedure is both effective and efficient that enables it to deal with large scale datasets. In contrast, existing clustering algorithms are either efficient or effective. In comparison with the state-of-the-art density-peak clustering and scalable kernel k-means clustering, we show that the proposed algorithm is more effective and runs orders of magnitude faster when applying to datasets of millions of data points, on a commonly used computing machine.
• Abstract（参考訳）: 2つのオブジェクト間の類似度を測定することは、類似したオブジェクトをクラスタにグループ化する既存のクラスタリングアルゴリズムのコア操作である。 本稿では,オブジェクトとオブジェクトの集合の類似度を計算する点集合カーネルと呼ばれる新しい類似度尺度を提案する。 提案したクラスタリング手法は,シードオブジェクトから成長したすべてのクラスタを特徴付けるために,この新しい尺度を利用する。 新たなクラスタリング手法は,大規模データセットを扱えるように,効率的かつ効率的であることを示す。 対照的に、既存のクラスタリングアルゴリズムは効率的か効果的かのいずれかである。 最先端の密度ピーククラスタリングとスケーラブルなカーネルk平均クラスタリングと比較すると,提案アルゴリズムはより効率的で,数百万のデータポイントのデータセットに適用した場合,より高速に処理可能であることを示す。

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