論文の概要: Space Partitioning and Regression Mode Seeking via a Mean-Shift-Inspired Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10103v1
• Date: Tue, 20 Apr 2021 16:35:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 13:48:07.477045
• Title: Space Partitioning and Regression Mode Seeking via a Mean-Shift-Inspired Algorithm
• Title（参考訳）: 平均シフトインスパイアアルゴリズムによる空間分割と回帰モード探索
• Authors: Wanli Qiao and Amarda Shehu
• Abstract要約: 平均シフト(MS)アルゴリズムは、サンプルポイントをクラスタリングし、カーネル密度推定の局所モードを見つけるために使われる非パラメトリックな手法である。 回帰関数のモードを推定し,入力空間内のサンプル点を分割するアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.990174495635326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The mean shift (MS) algorithm is a nonparametric method used to cluster sample points and find the local modes of kernel density estimates, using an idea based on iterative gradient ascent. In this paper we develop a mean-shift-inspired algorithm to estimate the modes of regression functions and partition the sample points in the input space. We prove convergence of the sequences generated by the algorithm and derive the non-asymptotic rates of convergence of the estimated local modes for the underlying regression model. We also demonstrate the utility of the algorithm for data-enabled discovery through an application on biomolecular structure data. An extension to subspace constrained mean shift (SCMS) algorithm used to extract ridges of regression functions is briefly discussed.
• Abstract（参考訳）: mean shift (ms) アルゴリズムは、サンプルポイントを収集し、反復勾配の上昇に基づくアイデアを用いて、カーネル密度推定の局所モードを見つけるために使用される非パラメトリックな手法である。 本稿では,回帰関数のモードを推定し,入力空間内のサンプル点を分割する平均シフトインスパイアアルゴリズムを開発した。 アルゴリズムが生成したシーケンスの収束を証明し、基礎となる回帰モデルに対する推定局所モードの収束の非漸近速度を導出する。 また, 生体分子構造データへの応用を通して, データ検出のためのアルゴリズムの有用性を示す。 回帰関数のリッジを抽出するために用いられる部分空間制約平均シフト(SCMS)アルゴリズムの拡張について概説する。

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