Fugu-MT 論文翻訳(概要): $k$-means on Positive Definite Matrices, and an Application to Clustering in Radar Image Sequences

論文の概要: $k$-means on Positive Definite Matrices, and an Application to Clustering in Radar Image Sequences

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03454v2
Date: Wed, 26 Aug 2020 03:11:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-01 11:36:43.647604
Title: $k$-means on Positive Definite Matrices, and an Application to Clustering in Radar Image Sequences
Title（参考訳）: 正定値行列上の$k$-meansとレーダ画像のクラスタリングへの応用
Authors: Daniel Fryer, Hien Nguyen, Pascal Castellazzi
Abstract要約: 非ユークリッド空間において、対称正定値行列(SPD)の$k$-平均クラスタリングの理論的性質を述べる。次に,この手法を合成開口レーダ画像の時系列クラスタリングに応用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We state theoretical properties for $k$-means clustering of Symmetric Positive Definite (SPD) matrices, in a non-Euclidean space, that provides a natural and favourable representation of these data. We then provide a novel application for this method, to time-series clustering of pixels in a sequence of Synthetic Aperture Radar images, via their finite-lag autocovariance matrices.
Abstract（参考訳）: 我々は、対称正定値行列(SPD)の$k$-meansクラスタリングに関する理論的性質を非ユークリッド空間において記述し、これらのデータを自然かつ好意的に表現する。次に,合成開口レーダ画像における画素の時系列クラスタリングに,有限ラグ自己共分散行列を用いた新しい応用法を提案する。

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