論文の概要: Mode and Ridge Estimation in Euclidean and Directional Product Spaces: A Mean Shift Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08505v1
• Date: Sat, 16 Oct 2021 07:49:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-21 15:10:09.389147
• Title: Mode and Ridge Estimation in Euclidean and Directional Product Spaces: A Mean Shift Approach
• Title（参考訳）: ユークリッドおよび指向性製品空間におけるモードとリッジの推定:平均シフトアプローチ
• Authors: Yikun Zhang and Yen-Chi Chen
• Abstract要約: 2つ以上のユークリッド/方向距離空間を持つ製品空間における点クラウドデータから局所モードとリッジを推定することを検討する。 本稿では,提案手法のアルゴリズム収束を導出し,実装に関する実践的ガイドラインを提供し,シミュレーションと実データの両方で有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.60425753550939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The set of local modes and the ridge lines estimated from a dataset are important summary characteristics of the data-generating distribution. In this work, we consider estimating the local modes and ridges from point cloud data in a product space with two or more Euclidean/directional metric spaces. Specifically, we generalize the well-known (subspace constrained) mean shift algorithm to the product space setting and illuminate some pitfalls in such generalization. We derive the algorithmic convergence of the proposed method, provide practical guidelines on the implementation, and demonstrate its effectiveness on both simulated and real datasets.
• Abstract（参考訳）: データセットから推定される局所モードとリッジラインのセットは、データ生成分布の重要な要約特性である。 本研究では,2つ以上のユークリッド/方向性距離空間を持つ製品空間における点クラウドデータから局所モードとリッジを推定することを検討する。 具体的には、よく知られた(部分空間制約付き)平均シフトアルゴリズムを製品空間設定に一般化し、そのような一般化におけるいくつかの落とし穴を照明する。 提案手法のアルゴリズム収束を導出し,実装に関する実践的ガイドラインを提供し,シミュレーションデータと実データの両方での有効性を示す。

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