論文の概要: Biclustering with Alternating K-Means

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04550v3
• Date: Fri, 28 Jan 2022 18:40:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 08:56:48.643560
• Title: Biclustering with Alternating K-Means
• Title（参考訳）: 交互K平均によるビクラスタリング
• Authors: Nicolas Fraiman, Zichao Li
• Abstract要約: 本稿では,経験的クラスタリングリスクを最小限に抑えるというアイデアに基づいて,ビクラスタリング問題の新たな定式化について述べる。 カラムと行間のk-meansクラスタリングアルゴリズムの適応バージョンを交互に使用することにより,局所最小値を求める,単純で斬新なアルゴリズムを提案する。 その結果,本アルゴリズムは,データ中の有意義な構造を検知し,様々な設定や状況において競合する2クラスタリング手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.089110111757978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biclustering is the task of simultaneously clustering the rows and columns of the data matrix into different subgroups such that the rows and columns within a subgroup exhibit similar patterns. In this paper, we consider the case of producing block-diagonal biclusters. We provide a new formulation of the biclustering problem based on the idea of minimizing the empirical clustering risk. We develop and prove a consistency result with respect to the empirical clustering risk. Since the optimization problem is combinatorial in nature, finding the global minimum is computationally intractable. In light of this fact, we propose a simple and novel algorithm that finds a local minimum by alternating the use of an adapted version of the k-means clustering algorithm between columns and rows. We evaluate and compare the performance of our algorithm to other related biclustering methods on both simulated data and real-world gene expression data sets. The results demonstrate that our algorithm is able to detect meaningful structures in the data and outperform other competing biclustering methods in various settings and situations.
• Abstract（参考訳）: ビクラスタリングは、データマトリックスの行と列を、サブグループ内の行と列が同様のパターンを示すように、異なるサブグループに同時にクラスタ化するタスクである。 本稿では,ブロック対角二クラスターの生成事例について考察する。 我々は,経験的クラスタリングリスクを最小限に抑えるというアイデアに基づいて,ビクラスタリング問題の新たな定式化を行う。 経験的クラスタリングリスクに関して一貫性のある結果を開発し,証明する。 最適化問題は本質的に組合せ的であるため、大域的な最小値の探索は計算的に難解である。 そこで本研究では,カラムと行間のk-meansクラスタリングアルゴリズムの適応バージョンを交互に使用することにより,局所最小値を求める,シンプルで斬新なアルゴリズムを提案する。 我々は,シミュレーションデータと実世界の遺伝子発現データセットを用いて,アルゴリズムの性能を他のビクラスタリング手法と比較した。 その結果,本アルゴリズムは,データ中の有意義な構造を検知し,様々な設定や状況において競合する2クラスタリング手法より優れていることを示す。

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