論文の概要: k-sums: another side of k-means

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09485v1
• Date: Tue, 19 May 2020 14:36:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 13:22:11.385025
• Title: k-sums: another side of k-means
• Title（参考訳）: k-sums:k-meansの別の側面
• Authors: Wan-Lei Zhao, Run-Qing Chen, Hui Ye and Chong-Wah Ngo
• Abstract要約: 本稿では, 数十年前からあるクラスタリング手法k-meansについて再検討する。 k平均の元々の歪み最小化モデルは、純粋な最小化法によって対処される。 クラスタ内の対距離を最小化する新たなターゲット関数を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.317086730703124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, the decades-old clustering method k-means is revisited. The original distortion minimization model of k-means is addressed by a pure stochastic minimization procedure. In each step of the iteration, one sample is tentatively reallocated from one cluster to another. It is moved to another cluster as long as the reallocation allows the sample to be closer to the new centroid. This optimization procedure converges faster to a better local minimum over k-means and many of its variants. This fundamental modification over the k-means loop leads to the redefinition of a family of k-means variants. Moreover, a new target function that minimizes the summation of pairwise distances within clusters is presented. We show that it could be solved under the same stochastic optimization procedure. This minimization procedure built upon two minimization models outperforms k-means and its variants considerably with different settings and on different datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、数十年前のクラスタリング手法k-meansを再考する。 k平均の本来の歪み最小化モデルは、純粋確率最小化法によって対処される。 イテレーションの各ステップでは、あるサンプルが暫定的にクラスタから別のクラスタに再配置される。 再配置がサンプルを新しいセントロイドに近づける限り、別のクラスタに移動する。 この最適化手順はより高速にk平均や多くの変種よりも良い局所最小値に収束する。 このk-meansループに対する根本的な修正は、k-means変種族の再定義につながる。 さらに,クラスタ内の対距離の和を最小化する新たなターゲット関数を提案する。 同じ確率的最適化手順で解くことができることを示す。 この最小化手順は、2つの最小化モデルに基づいて構築され、k平均とその変種を異なる設定と異なるデータセットで大幅に上回る。

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