論文の概要: Learning Inter- and Intra-manifolds for Matrix Factorization-based Multi-Aspect Data Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02859v1
• Date: Mon, 7 Sep 2020 02:21:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 02:21:26.843242
• Title: Learning Inter- and Intra-manifolds for Matrix Factorization-based Multi-Aspect Data Clustering
• Title（参考訳）: 行列分解に基づく多視点データクラスタリングのための中間および内部多様体の学習
• Authors: Khanh Luong and Richi Nayak
• Abstract要約: 近年,マルチビューやマルチタイプリレーショナルデータなど,複数の側面を持つデータのクラスタリングが普及している。 我々は,データクラスタリングのための多種多様な多様体を学習するために,異なるデータ型(またはビュー)のデータポイントの距離情報を利用するNMFフレームワークに多様体を組み込むことを提案する。 いくつかのデータセットの結果から,提案手法は精度と効率の両面において,最先端のマルチアスペクトデータクラスタリング手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.756550107432323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clustering on the data with multiple aspects, such as multi-view or multi-type relational data, has become popular in recent years due to their wide applicability. The approach using manifold learning with the Non-negative Matrix Factorization (NMF) framework, that learns the accurate low-rank representation of the multi-dimensional data, has shown effectiveness. We propose to include the inter-manifold in the NMF framework, utilizing the distance information of data points of different data types (or views) to learn the diverse manifold for data clustering. Empirical analysis reveals that the proposed method can find partial representations of various interrelated types and select useful features during clustering. Results on several datasets demonstrate that the proposed method outperforms the state-of-the-art multi-aspect data clustering methods in both accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: マルチビューやマルチタイプのリレーショナルデータなど,複数の側面を持つデータのクラスタリングは,その適用範囲が広いため,近年では普及している。 多次元データの正確な低ランク表現を学習する非負行列因子化(NMF)フレームワークを用いた多様体学習手法の有効性を示した。 我々は,データクラスタリングのための多種多様な多様体を学習するために,異なるデータ型(またはビュー)のデータポイントの距離情報を利用するNMFフレームワークに多様体を組み込むことを提案する。 実験分析の結果,提案手法は相互関係型の部分表現を探索し,クラスタリング中に有用な特徴を抽出できることがわかった。 複数のデータセットから得られた結果から,提案手法が精度と効率の両面で最先端のマルチスペクトルデータクラスタリング手法を上回っていることが示された。

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