Fugu-MT 論文翻訳(概要): K-Means Kernel Classifier

論文の概要: K-Means Kernel Classifier

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13021v1
Date: Wed, 23 Dec 2020 23:10:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-25 18:00:20.331025
Title: K-Means Kernel Classifier
Title（参考訳）: K-Meansカーネル分類器
Authors: M. Andrecut
Abstract要約: K平均クラスタリングと最小二乗カーネル分類法を組み合わせる。教師なし学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムの組み合わせは,非常にうまく機能することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We combine K-means clustering with the least-squares kernel classification method. K-means clustering is used to extract a set of representative vectors for each class. The least-squares kernel method uses these representative vectors as a training set for the classification task. We show that this combination of unsupervised and supervised learning algorithms performs very well, and we illustrate this approach using the MNIST dataset
Abstract（参考訳）: K平均クラスタリングと最小二乗のカーネル分類法を組み合わせる。 K平均クラスタリングは、クラスごとに代表ベクトルの集合を抽出するために使用される。最小二乗カーネル法は、これらの代表ベクトルを分類タスクのトレーニングセットとして使用する。教師なし学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムの組み合わせは, MNISTデータセットを用いて, この手法を実証する。

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