論文の概要: POCS-based Clustering Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08888v3
• Date: Thu, 23 Mar 2023 06:35:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 18:39:06.987462
• Title: POCS-based Clustering Algorithm
• Title（参考訳）: POCSに基づくクラスタリングアルゴリズム
• Authors: Le-Anh Tran, Henock M. Deberneh, Truong-Dong Do, Thanh-Dat Nguyen, My-Ha Le, Dong-Chul Park
• Abstract要約: 本稿では,POCSに基づくクラスタリングアルゴリズムと呼ばれる,POCS法に基づく新しいクラスタリング手法を提案する。 提案するクラスタリングアルゴリズムは,POCSの並列プロジェクション手法を利用して,特徴空間に適切なクラスタプロトタイプを求める。 提案するPOCSクラスタリングアルゴリズムの性能は, 各種合成データセットを用いた実験により検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A novel clustering technique based on the projection onto convex set (POCS) method, called POCS-based clustering algorithm, is proposed in this paper. The proposed POCS-based clustering algorithm exploits a parallel projection method of POCS to find appropriate cluster prototypes in the feature space. The algorithm considers each data point as a convex set and projects the cluster prototypes parallelly to the member data points. The projections are convexly combined to minimize the objective function for data clustering purpose. The performance of the proposed POCS-based clustering algorithm is verified through experiments on various synthetic datasets. The experimental results show that the proposed POCS-based clustering algorithm is competitive and efficient in terms of clustering error and execution speed when compared with other conventional clustering methods including Fuzzy C-Means (FCM) and K-means clustering algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, pocsに基づくクラスタリングアルゴリズムと呼ばれる, 射影型凸集合(pocs)法に基づく新しいクラスタリング手法を提案する。 提案するクラスタリングアルゴリズムは,POCSの並列プロジェクション手法を利用して,特徴空間に適切なクラスタプロトタイプを求める。 アルゴリズムは、各データポイントを凸集合として考慮し、クラスタプロトタイプをメンバデータポイントに並列に投影する。 投影は、データクラスタリング目的の目的関数を最小化するために凸結合される。 提案するPOCSクラスタリングアルゴリズムの性能は,種々の合成データセットを用いて検証した。 実験の結果,提案手法は,fcm(ファジィc-means)やk-meansクラスタリングアルゴリズムなどの従来のクラスタリング手法と比較して,クラスタリング誤差と実行速度の面で競争力と効率性が示された。

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