論文の概要: Clustering via torque balance with mass and distance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13160v1
• Date: Mon, 27 Apr 2020 20:34:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 04:18:31.416935
• Title: Clustering via torque balance with mass and distance
• Title（参考訳）: 質量と距離のトルクバランスによるクラスタリング
• Authors: Jie Yang and Chin-Teng Lin
• Abstract要約: 本研究では,宇宙の2つの自然特性,すなわち質量と距離に基づく新しいクラスタリング手法を提案する。 質量と距離の相互作用を記述するトルクの概念は、提案したパラメータフリークラスタリングアルゴリズムの基礎となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.51621514760641
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Grouping similar objects is a fundamental tool of scientific analysis, ubiquitous in disciplines from biology and chemistry to astronomy and pattern recognition. Inspired by the torque balance that exists in gravitational interactions when galaxies merge, we propose a novel clustering method based on two natural properties of the universe: mass and distance. The concept of torque describing the interactions of mass and distance forms the basis of the proposed parameter-free clustering algorithm, which harnesses torque balance to recognize any cluster, regardless of shape, size, or density. The gravitational interactions govern the merger process, while the concept of torque balance reveals partitions that do not conform to the natural order for removal. Experiments on benchmark data sets show the enormous versatility of the proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: 類似した物体をグループ化することは、生物学や化学から天文学、パターン認識に至るまで、科学分析の基本的な道具である。 銀河が融合するときの重力相互作用に存在するトルクバランスに着想を得て、宇宙の2つの自然特性(質量と距離)に基づく新しいクラスタリング法を提案する。 質量と距離の相互作用を記述するトルクの概念は、形状、大きさ、密度に関係なく任意のクラスターを認識するためにトルクバランスを利用するパラメータフリークラスタリングアルゴリズムの基礎を形成する。 重力相互作用は合併過程を制御し、トルクバランスの概念は除去の自然な順序に合致しない分割を明らかにする。 ベンチマークデータセットの実験は、提案アルゴリズムの膨大な汎用性を示している。

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