論文の概要: Manifold Adaptive Multiple Kernel K-Means for Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14389v1
• Date: Wed, 30 Sep 2020 02:07:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 22:32:31.527852
• Title: Manifold Adaptive Multiple Kernel K-Means for Clustering
• Title（参考訳）: クラスタリングのためのManifold Adaptive Multiple Kernel K-Means
• Authors: Liang Du, Haiying Zhang, Xin Ren, Xiaolin Lv
• Abstract要約: 元のカーネルの代わりに、多様体適応カーネルを採用して、カーネルの局所多様体構造を統合する。 提案手法は, 様々なデータセット上で, 最先端のベースライン法よりも優れていることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8671688602326215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiple kernel methods based on k-means aims to integrate a group of kernels to improve the performance of kernel k-means clustering. However, we observe that most existing multiple kernel k-means methods exploit the nonlinear relationship within kernels, whereas the local manifold structure among multiple kernel space is not sufficiently considered. In this paper, we adopt the manifold adaptive kernel, instead of the original kernel, to integrate the local manifold structure of kernels. Thus, the induced multiple manifold adaptive kernels not only reflect the nonlinear relationship but also the local manifold structure. We then perform multiple kernel clustering within the multiple kernel k-means clustering framework. It has been verified that the proposed method outperforms several state-of-the-art baseline methods on a variety of data sets.
• Abstract（参考訳）: k-meansに基づく複数のカーネルメソッドは、カーネルk-meansクラスタリングのパフォーマンスを改善するためにカーネルのグループを統合することを目的としている。 しかし,既存のマルチカーネルk平均法はカーネル内の非線形関係を利用するが,マルチカーネル空間内の局所多様体構造は十分に考慮されていない。 本稿では,カーネルの局所多様体構造を統合するために,元のカーネルではなく多様体適応型カーネルを採用する。 したがって、誘導多重多様体適応核は非線形関係だけでなく局所多様体構造も反映する。 次に、複数のカーネルk-meansクラスタリングフレームワーク内で複数のカーネルクラスタリングを実行する。 提案手法が,様々なデータセットにおける最先端のベースラインメソッドよりも優れていることが検証されている。

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