論文の概要: A Clustering Method Based on Information Entropy Payload
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06582v1
- Date: Tue, 13 Sep 2022 09:56:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-15 12:55:56.072859
- Title: A Clustering Method Based on Information Entropy Payload
- Title（参考訳）: 情報エントロピー負荷に基づくクラスタリング手法
- Authors: Shaodong Deng, Long Sheng, Jiayi Nie, Fuyi Deng
- Abstract要約: K平均のような既存のクラスタリングアルゴリズムは、しばしばKカテゴリの数などのパラメータをプリセットする必要がある。
本稿では,クラスタリング結果のクラスタが最大平均情報エントロピーを持つ情報理論に基づくクラスタリング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing clustering algorithms such as K-means often need to preset
parameters such as the number of categories K, and such parameters may lead to
the failure to output objective and consistent clustering results. This paper
introduces a clustering method based on the information theory, by which
clusters in the clustering result have maximum average information entropy
(called entropy payload in this paper). This method can bring the following
benefits: firstly, this method does not need to preset any super parameter such
as category number or other similar thresholds, secondly, the clustering
results have the maximum information expression efficiency. it can be used in
image segmentation, object classification, etc., and could be the basis of
unsupervised learning.
- Abstract（参考訳）: K平均のような既存のクラスタリングアルゴリズムは、カテゴリ数Kなどのパラメータをプリセットする必要があることが多く、そのようなパラメータは客観的かつ一貫したクラスタリング結果の出力に失敗する可能性がある。
本稿では,クラスタリング結果のクラスタが最大平均情報エントロピー(この論文ではエントロピーペイロードと呼ばれる)を持つ情報理論に基づくクラスタリング手法を提案する。
この方法は以下の利点をもたらすことができる: 第一に、カテゴリ番号や他の類似のしきい値などのスーパーパラメータをプリセットする必要がなく、第二に、クラスタリングの結果が最大情報表現効率を持つ。
イメージセグメンテーションやオブジェクト分類などで使用することができ、教師なし学習の基盤になる可能性がある。
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