論文の概要: Repulsive Mixture Models of Exponential Family PCA for Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03112v1
• Date: Tue, 7 Apr 2020 04:07:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 23:05:22.481794
• Title: Repulsive Mixture Models of Exponential Family PCA for Clustering
• Title（参考訳）: クラスタリングのための指数族PCAの反発混合モデル
• Authors: Maoying Qiao, Tongliang Liu, Jun Yu, Wei Bian, Dacheng Tao
• Abstract要約: 指数関数型家族主成分分析(EPCA)の混合拡張は、従来のEPCAよりもデータ分布に関する構造情報を符号化するように設計された。 従来のEPCAの混合は、モデルの冗長性、すなわち混合成分間の重なりが問題であり、データクラスタリングの曖昧さを引き起こす可能性がある。 本稿では, 混合成分間での反発性増感前処理を導入し, ベイズ式に分散EPCA混合(DEPCAM)モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 127.90219303669006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The mixture extension of exponential family principal component analysis (EPCA) was designed to encode much more structural information about data distribution than the traditional EPCA does. For example, due to the linearity of EPCA's essential form, nonlinear cluster structures cannot be easily handled, but they are explicitly modeled by the mixing extensions. However, the traditional mixture of local EPCAs has the problem of model redundancy, i.e., overlaps among mixing components, which may cause ambiguity for data clustering. To alleviate this problem, in this paper, a repulsiveness-encouraging prior is introduced among mixing components and a diversified EPCA mixture (DEPCAM) model is developed in the Bayesian framework. Specifically, a determinantal point process (DPP) is exploited as a diversity-encouraging prior distribution over the joint local EPCAs. As required, a matrix-valued measure for L-ensemble kernel is designed, within which, $\ell_1$ constraints are imposed to facilitate selecting effective PCs of local EPCAs, and angular based similarity measure are proposed. An efficient variational EM algorithm is derived to perform parameter learning and hidden variable inference. Experimental results on both synthetic and real-world datasets confirm the effectiveness of the proposed method in terms of model parsimony and generalization ability on unseen test data.
• Abstract（参考訳）: 指数関数型家族主成分分析(EPCA)の混合拡張は、従来のEPCAよりもデータ分布に関する構造情報を符号化するように設計された。 例えば、EPCAの本質的な形式の線形性のため、非線形クラスタ構造は容易には扱えないが、これらは混合拡張によって明示的にモデル化されている。 しかし、従来のEPCAの混合は、モデルの冗長性、すなわち混合成分間の重なりが問題であり、データクラスタリングの曖昧さを引き起こす可能性がある。 この問題を軽減するため, 混合成分間での反発性増感前処理を導入し, ベイズフレームワーク上でのEPCA混合(DEPCAM)モデルを構築した。 具体的には、DPP(Determinantal point process)を、共同局所EPCAの多様性向上前の分布として活用する。 必要に応じて,Lアンサンブルカーネルの行列値尺度を設計し,ローカルEPCAの有効なPCの選択を容易にするために$\ell_1$制約を課し,角ベースの類似度尺度を提案する。 パラメータ学習と隠れ変数推論を行うために、効率的な変分EMアルゴリズムを導出する。 合成と実世界の両方のデータセットの実験結果から, モデルパーシモニーと一般化能力の観点から, 提案手法の有効性が確認された。

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