論文の概要: Simultaneous Grouping and Denoising via Sparse Convex Wavelet Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04762v2
- Date: Thu, 4 Mar 2021 00:30:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-16 23:09:52.293589
- Title: Simultaneous Grouping and Denoising via Sparse Convex Wavelet Clustering
- Title（参考訳）: スパース凸ウェーブレットクラスタリングによる同時グループ化とデノーミング
- Authors: Michael Weylandt and T. Mitchell Roddenberry and Genevera I. Allen
- Abstract要約: 散在な凸ウェーブレットクラスタリングアプローチを開発し、同時にグループをノイズ化し、発見します。
本手法は、解釈性およびデータ圧縮の両方を改善する非ノイズ化(ウェーブレットスパース)クラスタセントロイドを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2116198597240846
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Clustering is a ubiquitous problem in data science and signal processing. In
many applications where we observe noisy signals, it is common practice to
first denoise the data, perhaps using wavelet denoising, and then to apply a
clustering algorithm. In this paper, we develop a sparse convex wavelet
clustering approach that simultaneously denoises and discovers groups. Our
approach utilizes convex fusion penalties to achieve agglomeration and
group-sparse penalties to denoise through sparsity in the wavelet domain. In
contrast to common practice which denoises then clusters, our method is a
unified, convex approach that performs both simultaneously. Our method yields
denoised (wavelet-sparse) cluster centroids that both improve interpretability
and data compression. We demonstrate our method on synthetic examples and in an
application to NMR spectroscopy.
- Abstract（参考訳）: クラスタリングは、データサイエンスと信号処理におけるユビキタスな問題である。
ノイズの多い信号を観測する多くのアプリケーションでは、まず最初にウェーブレットをデノイズ化し、次にクラスタリングアルゴリズムを適用することが一般的である。
本稿では,グループを分離し発見する疎凸ウェーブレットクラスタリング手法を開発した。
本手法では,コンベックス核融合ペナルティを用いて凝集とグループスパースペナルティを実現し,ウェーブレット領域のスパーシティを緩和する。
クラスタを識別する一般的な手法とは対照的に,我々の手法は同時に実行する統一凸アプローチである。
本手法は,解釈性とデータ圧縮性を両立させるデノタイズ(ウェーブレットスパース)クラスタセントロイドを生成する。
本手法の合成例とNMR分光への応用について述べる。
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