論文の概要: Classification with Nearest Disjoint Centroids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10436v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 21:16:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:54:57.843460
• Title: Classification with Nearest Disjoint Centroids
• Title（参考訳）: 近距離解離セントロイドの分類
• Authors: Nicolas Fraiman, Zichao Li
• Abstract要約: 最寄りのセントロイドに基づく新しい分類法を開発し,これを最寄りのディジョイント・セントロイド分類器と呼ぶ。 本手法は次の2つの側面において最寄りのセントロイド分類器と異なる: (1) 中心ロイドはすべての特徴の代わりに特徴の解離部分集合に基づいて定義され、(2) 距離はユークリッドノルムの代わりに次元正規化ノルムによって誘導される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.332832782461923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we develop a new classification method based on nearest centroid, and it is called the nearest disjoint centroid classifier. Our method differs from the nearest centroid classifier in the following two aspects: (1) the centroids are defined based on disjoint subsets of features instead of all the features, and (2) the distance is induced by the dimensionality-normalized norm instead of the Euclidean norm. We provide a few theoretical results regarding our method. In addition, we propose a simple algorithm based on adapted k-means clustering that can find the disjoint subsets of features used in our method, and extend the algorithm to perform feature selection. We evaluate and compare the performance of our method to other closely related classifiers on both simulated data and real-world gene expression datasets. The results demonstrate that our method is able to outperform other competing classifiers by having smaller misclassification rates and/or using fewer features in various settings and situations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,近距離セントロイドに基づく新しい分類法を開発し,最も近距離セントロイド分類器と呼ぶ。 本手法は次の2つの側面において最寄りのセントロイド分類器と異なる: 1) 中心ロイドはすべての特徴の代わりに特徴の解離部分集合に基づいて定義され、(2) 距離はユークリッドノルムの代わりに次元正規化ノルムによって誘導される。 提案手法に関する理論的結果をいくつか提示する。 さらに,本手法で使用する特徴の分離部分集合を探索し,特徴選択を行うアルゴリズムを拡張した,適応型k-meansクラスタリングに基づく単純なアルゴリズムを提案する。 シミュレーションデータと実世界の遺伝子発現データセットを用いて,本手法の性能を他の密接な分類器と比較した。 提案手法は, 誤分類率を小さくし, 各種設定や状況において少ない特徴を使用すれば, 競合する分類器よりも優れていることを示す。

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