論文の概要: Local Sample-weighted Multiple Kernel Clustering with Consensus
Discriminative Graph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02846v1
- Date: Tue, 5 Jul 2022 05:00:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-08 12:50:33.342194
- Title: Local Sample-weighted Multiple Kernel Clustering with Consensus
Discriminative Graph
- Title(参考訳): コンセンサス判別グラフを用いた局所サンプル重み付きマルチカーネルクラスタリング
- Authors: Liang Li and Siwei Wang and Xinwang Liu and En Zhu and Li Shen and
Kenli Li and Keqin Li
- Abstract要約: マルチカーネルクラスタリング(MKC)は、ベースカーネルの集合から最適な情報融合を実現するためにコミットされる。
本稿では,新しい局所サンプル重み付きマルチカーネルクラスタリングモデルを提案する。
実験により, LSWMKCはより優れた局所多様体表現を有し, 既存のカーネルやグラフベースのクラスタリングアルゴリズムよりも優れていた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 73.68184322526338
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multiple kernel clustering (MKC) is committed to achieving optimal
information fusion from a set of base kernels. Constructing precise and local
kernel matrices is proved to be of vital significance in applications since the
unreliable distant-distance similarity estimation would degrade clustering
per-formance. Although existing localized MKC algorithms exhibit improved
performance compared to globally-designed competi-tors, most of them widely
adopt KNN mechanism to localize kernel matrix by accounting for {\tau} -nearest
neighbors. However, such a coarse manner follows an unreasonable strategy that
the ranking importance of different neighbors is equal, which is impractical in
applications. To alleviate such problems, this paper proposes a novel local
sample-weighted multiple kernel clustering (LSWMKC) model. We first construct a
consensus discriminative affinity graph in kernel space, revealing the latent
local structures. Further, an optimal neighborhood kernel for the learned
affinity graph is output with naturally sparse property and clear block
diagonal structure. Moreover, LSWMKC im-plicitly optimizes adaptive weights on
different neighbors with corresponding samples. Experimental results
demonstrate that our LSWMKC possesses better local manifold representation and
outperforms existing kernel or graph-based clustering algo-rithms. The source
code of LSWMKC can be publicly accessed from
https://github.com/liliangnudt/LSWMKC.
- Abstract(参考訳): マルチカーネルクラスタリング(MKC)は、ベースカーネルの集合から最適な情報融合を実現するためにコミットされる。
正確で局所的なカーネル行列を構成することは、信頼できない距離距離類似度推定がアフォーアンス毎にクラスタリングを劣化させるため、アプリケーションにおいて重要な意味を持つ。
既存のローカライズmkcアルゴリズムは、グローバルに設計されたcompeti-torに比べて性能が向上しているが、そのほとんどは、kn機構を採用してカーネルマトリックスをローカライズしている。
しかし、このような粗末なやり方は、異なる隣人のランク付けの重要性が等しいという不合理な戦略に従っている。
このような問題を緩和するため,本稿では,新しい局所的サンプル重み付きマルチカーネルクラスタリング(lswmkc)モデルを提案する。
まず、カーネル空間におけるコンセンサス判別アフィニティグラフを構築し、潜在局所構造を明らかにする。
さらに、学習親和性グラフの最適近傍カーネルを自然にスパース特性とクリアブロック対角構造で出力する。
さらに、LSWMKCは、各近傍の適応重量を対応するサンプルで即時最適化する。
実験により, LSWMKCはより優れた局所多様体表現を有し, 既存のカーネルやグラフベースのクラスタリングアルゴリズムよりも優れていた。
LSWMKCのソースコードはhttps://github.com/liliangnudt/LSWMKCから公開されている。
関連論文リスト
- MIK: Modified Isolation Kernel for Biological Sequence Visualization, Classification, and Clustering [3.9146761527401424]
本研究は,ガウスカーネルの代替として,改良分離カーネル (MIK) と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
MIKは適応密度推定を用いて局所構造をより正確に捉え、ロバストネス対策を統合する。
局所的および大域的な構造の保存を改善し、組込み空間におけるクラスタとサブクラスタのより良い可視化を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T06:57:09Z) - Multiple Kernel Clustering via Local Regression Integration [4.856913393644719]
複数のカーネルメソッドは、複数のカーネルデータの固有の多様体構造をあまり考慮しない。
本稿ではまず,カーネル型局所回帰(CKLR)を用いたクラスタリング手法を提案する。
次に、マルチカーネルローカルレグレッション(CMKLR)を介してクラスタリングを行うように拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-20T06:26:29Z) - Distributed Clustering based on Distributional Kernel [14.797889234277978]
本稿では分散クラスタリング(Distributed Clustering)と呼ばれる分散ネットワークにおける分散カーネル(K)またはKDCに基づくクラスタリングのための新しいフレームワークを提案する。
KDCは、すべてのサイトから統合されたクラスタリング結果が、すべてのサイトから統合されたデータセットから中央集権的なクラスタリング結果と等価であることを保証している。
分散クラスタリングは、既存の分散クラスタリング方法よりもはるかに優れたクラスタリング結果をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-14T11:40:54Z) - MOKD: Cross-domain Finetuning for Few-shot Classification via Maximizing Optimized Kernel Dependence [97.93517982908007]
NCCは、ドメイン間数ショットの分類において、少数ショットの分類が可能なメートル法空間を構築するために表現を学ぶことを目的としている。
本稿では,異なるクラスから得られた2つの標本の NCC 学習表現に高い類似性があることを見出した。
ラベル付きデータによって示されるクラスタ構造にマッチするクラス固有の表現の集合を学習するために、最適化されたカーネル依存(MOKD)を最大化する二段階最適化フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T05:59:52Z) - Late Fusion Multi-view Clustering via Global and Local Alignment
Maximization [61.89218392703043]
マルチビュークラスタリング(MVC)は、異なるビューからの補完情報を最適に統合し、クラスタリング性能を改善する。
既存のアプローチの多くは、クラスタリングに最適な類似性行列を学ぶために、複数の事前定義された類似性を直接融合する。
これらの問題に対処するために、アライメントを通してレイトフュージョンMVCを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-02T01:49:31Z) - Multiple Kernel Clustering with Dual Noise Minimization [56.009011016367744]
マルチカーネルクラスタリング(MKC)は、ベースカーネルから補完的な情報を統合することでデータをグループ化する。
本稿では,双対雑音を厳密に定義し,パラメータフリーなMKCアルゴリズムを提案する。
二重ノイズはブロック対角構造を汚染し,クラスタリング性能の劣化を招き,CノイズはNノイズよりも強い破壊を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-13T08:37:42Z) - Kernel k-Means, By All Means: Algorithms and Strong Consistency [21.013169939337583]
Kernel $k$クラスタリングは、非線形データの教師なし学習のための強力なツールである。
本稿では,最適化された局所解に対処するための一般的な手法を応用した結果を一般化する。
我々のアルゴリズムは、この非線形分離問題をよりよく解くために、Magricalization-minimization (MM) を利用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-12T16:07:18Z) - Kernel learning approaches for summarising and combining posterior
similarity matrices [68.8204255655161]
我々は,ベイズクラスタリングモデルに対するMCMCアルゴリズムの出力を要約するための新しいアプローチを提案するために,後部類似性行列(PSM)の概念を構築した。
我々の研究の重要な貢献は、PSMが正の半定値であり、したがって確率的に動機付けられたカーネル行列を定義するのに使用できることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-27T14:16:14Z) - SimpleMKKM: Simple Multiple Kernel K-means [49.500663154085586]
単純なマルチカーネルk-means(SimpleMKKM)と呼ばれる,単純で効果的なマルチカーネルクラスタリングアルゴリズムを提案する。
我々の基準は、カーネル係数とクラスタリング分割行列における難解な最小化最大化問題によって与えられる。
クラスタリング一般化誤差の観点から,SimpleMKKMの性能を理論的に解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-11T10:06:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。