論文の概要: CAST: A Correlation-based Adaptive Spectral Clustering Algorithm on Multi-scale Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04435v1
• Date: Mon, 8 Jun 2020 09:46:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 00:06:27.228281
• Title: CAST: A Correlation-based Adaptive Spectral Clustering Algorithm on Multi-scale Data
• Title（参考訳）: CAST:マルチスケールデータを用いた相関型適応スペクトルクラスタリングアルゴリズム
• Authors: Xiang Li, Ben Kao, Caihua Shan, Dawei Yin, Martin Ester
• Abstract要約: マルチスケールクラスタデータにスペクトルクラスタリングを適用する際の問題点について検討する。 マルチスケールデータの場合、スパースクラスタのオブジェクトが遠く離れているため、距離ベースの類似性は有効ではない。 係数行列を正規化するためにトレースラッソを適用するアルゴリズムCASTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.89460002735166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of applying spectral clustering to cluster multi-scale data, which is data whose clusters are of various sizes and densities. Traditional spectral clustering techniques discover clusters by processing a similarity matrix that reflects the proximity of objects. For multi-scale data, distance-based similarity is not effective because objects of a sparse cluster could be far apart while those of a dense cluster have to be sufficiently close. Following [16], we solve the problem of spectral clustering on multi-scale data by integrating the concept of objects' "reachability similarity" with a given distance-based similarity to derive an objects' coefficient matrix. We propose the algorithm CAST that applies trace Lasso to regularize the coefficient matrix. We prove that the resulting coefficient matrix has the "grouping effect" and that it exhibits "sparsity". We show that these two characteristics imply very effective spectral clustering. We evaluate CAST and 10 other clustering methods on a wide range of datasets w.r.t. various measures. Experimental results show that CAST provides excellent performance and is highly robust across test cases of multi-scale data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,クラスタの大きさや密度の異なるマルチスケールデータに対して,スペクトルクラスタリングを適用する問題について検討する。 従来のスペクトルクラスタリング技術は、オブジェクトの近接を反映した類似性行列を処理してクラスタを発見する。 マルチスケールデータでは、疎クラスターのオブジェクトは遠く離れる可能性があり、密集したクラスタのオブジェクトは十分近くでなければならないため、距離ベースの類似性は有効ではない。 対象の「到達可能性類似性」の概念と与えられた距離に基づく類似性を統合し、対象の係数行列を導出することにより、マルチスケールデータにおけるスペクトルクラスタリングの問題を解く。 係数行列を正規化するためにトレースラッソを適用するアルゴリズムCASTを提案する。 結果の係数行列が「群効果」を持ち、「疎らさ」を示すことを証明した。 これら2つの特徴は,非常に効果的なスペクトルクラスタリングを示す。 我々は,CASTと他の10のクラスタリング手法を,幅広いデータセットを用いて評価した。 実験結果から,CASTは優れた性能を示し,マルチスケールデータのテストケースでは非常に堅牢であることがわかった。

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