論文の概要: Addressing overfitting in spectral clustering via a non-parametric bootstrap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05812v1
• Date: Tue, 13 Sep 2022 08:37:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 12:21:28.795617
• Title: Addressing overfitting in spectral clustering via a non-parametric bootstrap
• Title（参考訳）: 非パラメトリックブートストラップによるスペクトルクラスタリングのオーバーフィットに対処する
• Authors: Liam Welsh and Phillip Shreeves
• Abstract要約: 我々は,データ行列のスペクトル分解と非パラメトリックブートストラップサンプリング方式を組み合わせた2つの新しいアルゴリズムを開発した。 我々の新しいアルゴリズムは、典型的にはより一貫した収束基準を持ち、有限混合モデルに適合する他のブートストラップアルゴリズムよりも大幅に高速化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Finite mixture modelling is a popular method in the field of clustering and is beneficial largely due to its soft cluster membership probabilities. However, the most common algorithm for fitting finite mixture models, the EM algorithm, falls victim to a number of issues. We address these issues that plague clustering using finite mixture models, including convergence to solutions corresponding to local maxima and algorithm speed concerns in high dimensional cases. This is done by developing two novel algorithms that incorporate a spectral decomposition of the data matrix and a non-parametric bootstrap sampling scheme. Simulations show the validity of our algorithms and demonstrate not only their flexibility but also their ability to avoid solutions corresponding to local-maxima, when compared to other (bootstrapped) clustering algorithms for estimating finite mixture models. Our novel algorithms have a typically more consistent convergence criteria as well as a significant increase in speed over other bootstrapped algorithms that fit finite mixture models.
• Abstract（参考訳）: 有限混合モデリングはクラスタリングの分野では一般的な手法であり、そのソフトクラスタのメンバシップ確率に大きく寄与する。 しかし、有限混合モデルに適合する最も一般的なアルゴリズムであるemアルゴリズムは、多くの問題の原因となっている。 局所最大値に対応する解への収束や高次元の場合のアルゴリズムの高速化といった,有限混合モデルを用いたクラスタリングに悩まされるこれらの問題に対処する。 これはデータ行列のスペクトル分解と非パラメトリックブートストラップサンプリングスキームを組み込んだ2つの新しいアルゴリズムを開発することによって行われる。 シミュレーションはアルゴリズムの有効性を示し、その柔軟性だけでなく、有限混合モデルを推定する他の(ブートストラップ付き)クラスタリングアルゴリズムと比較して、局所最大に対応する解を避ける能力も示している。 我々の新しいアルゴリズムは、通常より一貫性のある収束基準を持ち、有限混合モデルに適合する他のブートストラップアルゴリズムよりも大幅に速度が向上する。

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