論文の概要: Deep Embedded K-Means Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.15149v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 14:12:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-01 19:51:00.703747
• Title: Deep Embedded K-Means Clustering
• Title（参考訳）: 組み込みK-Meansクラスタリング
• Authors: Wengang Guo, Kaiyan Lin, Wei Ye
• Abstract要約: 主な考え方は、表現学習とクラスタリングが相互に強化できることだ。 本稿では,この2つの疑問に答えるために,DeKM(Deep Embedded K-Means)を提案する。 実世界のデータセットに関する実験結果は、DECMが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5697094704362897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, deep clustering methods have gained momentum because of the high representational power of deep neural networks (DNNs) such as autoencoder. The key idea is that representation learning and clustering can reinforce each other: Good representations lead to good clustering while good clustering provides good supervisory signals to representation learning. Critical questions include: 1) How to optimize representation learning and clustering? 2) Should the reconstruction loss of autoencoder be considered always? In this paper, we propose DEKM (for Deep Embedded K-Means) to answer these two questions. Since the embedding space generated by autoencoder may have no obvious cluster structures, we propose to further transform the embedding space to a new space that reveals the cluster-structure information. This is achieved by an orthonormal transformation matrix, which contains the eigenvectors of the within-class scatter matrix of K-means. The eigenvalues indicate the importance of the eigenvectors' contributions to the cluster-structure information in the new space. Our goal is to increase the cluster-structure information. To this end, we discard the decoder and propose a greedy method to optimize the representation. Representation learning and clustering are alternately optimized by DEKM. Experimental results on the real-world datasets demonstrate that DEKM achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,オートエンコーダなどのディープニューラルネットワーク(DNN)の高表現力により,ディープクラスタリング手法が勢いを増している。 優れた表現が優れたクラスタリングにつながる一方で、優れたクラスタリングは表現学習のための優れた監視信号を提供します。 重要な疑問は 1)表現学習とクラスタリングをどのように最適化するか。 2)オートエンコーダの再構成損失は常に考慮すべきか? 本稿では,この2つの疑問に答えるため,DeKM(Deep Embedded K-Means)を提案する。 オートエンコーダが生成する埋め込み空間には明らかなクラスタ構造が存在しないため,埋め込み空間をクラスタ構造情報を明らかにする新しい空間に変換することを提案する。 これは、K-平均のクラス内散乱行列の固有ベクトルを含む正則変換行列によって達成される。 固有値は新しい空間におけるクラスター構造情報に対する固有ベクトルの寄与の重要性を示している。 私たちの目標はクラスタ構造情報を増やすことです。 この目的のために,デコーダを廃止し,表現を最適化するための欲求的手法を提案する。 表現学習とクラスタリングは、DECMによって交互に最適化される。 実世界のデータセットの実験結果は、DECMが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。

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