論文の概要: Leachable Component Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13217v1
• Date: Sun, 28 Aug 2022 13:13:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-30 12:56:58.157789
• Title: Leachable Component Clustering
• Title（参考訳）: 溶出性成分クラスタリング
• Authors: Miao Cheng, Xinge You
• Abstract要約: 本研究では,非完全データのクラスタリングに対する新たなアプローチとして,リーチ可能なコンポーネントクラスタリングを提案する。 提案手法はベイズアライメントを用いてデータ計算を処理し,理論上失われたパターンを収集する。 いくつかの人工不完全データセットの実験により、提案手法は、他の最先端アルゴリズムと比較して優れた性能を示すことができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.377914682543903
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clustering attempts to partition data instances into several distinctive groups, while the similarities among data belonging to the common partition can be principally reserved. Furthermore, incomplete data frequently occurs in many realworld applications, and brings perverse influence on pattern analysis. As a consequence, the specific solutions to data imputation and handling are developed to conduct the missing values of data, and independent stage of knowledge exploitation is absorbed for information understanding. In this work, a novel approach to clustering of incomplete data, termed leachable component clustering, is proposed. Rather than existing methods, the proposed method handles data imputation with Bayes alignment, and collects the lost patterns in theory. Due to the simple numeric computation of equations, the proposed method can learn optimized partitions while the calculation efficiency is held. Experiments on several artificial incomplete data sets demonstrate that, the proposed method is able to present superior performance compared with other state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: クラスタリングは、データインスタンスをいくつかの異なるグループに分割しようとするが、共通パーティションに属するデータ間の類似性は、主に予約できる。 さらに、多くの現実世界のアプリケーションで不完全データが頻繁に発生し、パターン解析に幅広い影響を及ぼす。 その結果、データの欠落値を実行するために、データインプテーションとハンドリングに対する特定の解決策が開発され、情報理解のために知識搾取の独立した段階が吸収される。 そこで本研究では, 溶出可能な成分クラスタリングと呼ばれる不完全データのクラスタリング手法を提案する。 提案手法は,既存の手法よりもベイズアライメントによるデータインプテーションを扱い,理論的に失われたパターンを収集する。 方程式の単純な数値計算により,計算効率を保ちながら最適化された分割を学習することができる。 人工不完全データセットを複数実験した結果,提案手法は他の最先端アルゴリズムと比較して優れた性能を示すことができた。

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