論文の概要: k-MS: A novel clustering algorithm based on morphological reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14390v1
• Date: Tue, 30 Aug 2022 16:55:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-31 12:43:07.243288
• Title: k-MS: A novel clustering algorithm based on morphological reconstruction
• Title（参考訳）: k-MS: 形態的再構成に基づく新しいクラスタリングアルゴリズム
• Authors: \'E. O. Rodrigues and L. Torok and P. Liatsis and J. Viterbo and A. Conci
• Abstract要約: k-MSは最悪の場合、CPU並列k-Meansよりも高速である。 また、ミトーシスやTRICLUSTのような密度や形状に敏感な類似のクラスター化法よりも高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This work proposes a clusterization algorithm called k-Morphological Sets (k-MS), based on morphological reconstruction and heuristics. k-MS is faster than the CPU-parallel k-Means in worst case scenarios and produces enhanced visualizations of the dataset as well as very distinct clusterizations. It is also faster than similar clusterization methods that are sensitive to density and shapes such as Mitosis and TRICLUST. In addition, k-MS is deterministic and has an intrinsic sense of maximal clusters that can be created for a given input sample and input parameters, differing from k-Means and other clusterization algorithms. In other words, given a constant k, a structuring element and a dataset, k-MS produces k or less clusters without using random/ pseudo-random functions. Finally, the proposed algorithm also provides a straightforward means for removing noise from images or datasets in general.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,k-モルフォロジー集合(k-ms)と呼ばれるクラスター化アルゴリズムを提案する。 最悪のシナリオでは、k-MSはCPU並列のk-Meansよりも高速で、データセットの可視化が強化され、クラスタ化が非常に異なる。 また、ミトーシスやTRICLUSTのような密度や形状に敏感な類似のクラスター化法よりも高速である。 さらに、k-MSは決定論的であり、k-Meansや他のクラスタ化アルゴリズムとは異なる、与えられた入力サンプルと入力パラメータのために作成できる、固有の最大クラスタの感覚を持つ。 言い換えれば、定数 k 、構造要素、データセットが与えられた場合、k-MS はランダム/擬似ランダム関数を使わずに k 以下のクラスタを生成する。 最後に、提案アルゴリズムは画像やデータセットからノイズを取り除くための簡単な手段も提供する。

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