論文の概要: Fuzzy Discriminant Clustering with Fuzzy Pairwise Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08546v1
• Date: Sat, 17 Apr 2021 13:58:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 13:43:47.476798
• Title: Fuzzy Discriminant Clustering with Fuzzy Pairwise Constraints
• Title（参考訳）: ファジィペアワイズ制約を用いたファジィ判別クラスタリング
• Authors: Zhen Wang, Shan-Shan Wang, Lan Bai, Wen-Si Wang, Yuan-Hai Shao
• Abstract要約: 本稿では, 半教師付きファジィクラスタリングにおいて, 従来のマスタリンク制約をファジィ対制約に拡張する。 ファジィ対の制約により、監督者はファジィファジィ空間間の類似度や相似度のグレードを提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.527846230182886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In semi-supervised fuzzy clustering, this paper extends the traditional pairwise constraint (i.e., must-link or cannot-link) to fuzzy pairwise constraint. The fuzzy pairwise constraint allows a supervisor to provide the grade of similarity or dissimilarity between the implicit fuzzy vectors of a pair of samples. This constraint can present more complicated relationship between the pair of samples and avoid eliminating the fuzzy characteristics. We propose a fuzzy discriminant clustering model (FDC) to fuse the fuzzy pairwise constraints. The nonconvex optimization problem in our FDC is solved by a modified expectation-maximization algorithm, involving to solve several indefinite quadratic programming problems (IQPPs). Further, a diagonal block coordinate decent (DBCD) algorithm is proposed for these IQPPs, whose stationary points are guaranteed, and the global solutions can be obtained under certain conditions. To suit for different applications, the FDC is extended into various metric spaces, e.g., the Reproducing Kernel Hilbert Space. Experimental results on several benchmark datasets and facial expression database demonstrate the outperformance of our FDC compared with some state-of-the-art clustering models.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きファジィクラスタリングにおいて、本論文は従来のペアワイズ制約(すなわち、マスターリンクまたはノーリンク)をファジィペアワイズ制約に拡張する。 ファジィペアワイズ制約により、スーパーバイザは一対のサンプルの暗黙のファジィベクトル間の類似度または類似度を提供することができる。 この制約はサンプル間のより複雑な関係を示し、ファジィ特性の排除を避けることができる。 ファジィ判別クラスタリングモデル(fdc)を提案し,ファジィペアワイズ制約を融合する。 FDCにおける非凸最適化問題は、いくつかの不確定二次計画問題(IQPP)の解法を含む期待最大化アルゴリズムによって解決される。 さらに, 定常点が保証されるIQPPに対して, 対角ブロック座標正則 (DBCD) アルゴリズムを提案し, 一定の条件下で大域的解を求めることができる。 異なる応用に適合するため、fdc は様々な計量空間(例えば、再生核ヒルベルト空間)に拡張される。 いくつかのベンチマークデータセットと表情データベースによる実験結果は、いくつかの最先端クラスタリングモデルと比較して、FDCの高性能性を示している。

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