論文の概要: Wasserstein k-means with sparse simplex projection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12542v1
• Date: Wed, 25 Nov 2020 06:37:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 02:03:15.319293
• Title: Wasserstein k-means with sparse simplex projection
• Title（参考訳）: スパース単純射影を持つwaserstein k-means
• Authors: Takumi Fukunaga, Hiroyuki Kasai
• Abstract要約: 本稿では,ヒストグラムデータに対するより高速なワッサースタイン$k$-meansアルゴリズムを提案する。 我々はデータサンプル、セントロイド、地価行列を縮小する。 クラスタリング品質の劣化を低く保ちながら,スパース・シンプルックス・プロジェクションを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.661025590877774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a proposal of a faster Wasserstein $k$-means algorithm for histogram data by reducing Wasserstein distance computations and exploiting sparse simplex projection. We shrink data samples, centroids, and the ground cost matrix, which leads to considerable reduction of the computations used to solve optimal transport problems without loss of clustering quality. Furthermore, we dynamically reduced the computational complexity by removing lower-valued data samples and harnessing sparse simplex projection while keeping the degradation of clustering quality lower. We designate this proposed algorithm as sparse simplex projection based Wasserstein $k$-means, or SSPW $k$-means. Numerical evaluations conducted with comparison to results obtained using Wasserstein $k$-means algorithm demonstrate the effectiveness of the proposed SSPW $k$-means for real-world datasets
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ワッサーシュタイン距離計算を削減し、スパース単純射影を利用することにより、ヒストグラムデータに対するより高速なワッサーシュタイン$k$-meansアルゴリズムを提案する。 我々は、データサンプル、セントロイド、地価行列を縮小し、クラスタリング品質を損なうことなく最適な輸送問題を解決するために使用される計算をかなり削減する。 さらに, クラスタリング品質の劣化を低く抑えつつ, 低値データサンプルを除去し, スパース・シンプレックス・プロジェクションを活用し, 計算複雑性を動的に低減した。 提案アルゴリズムは,wasserstein $k$-means または sspw $k$-means を用いた sparse simplex projection として設計した。 wasserstein $k$-meansアルゴリズムによる実世界のデータセットに対するsspw $k$-meansの有効性を比較検討した数値評価

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