論文の概要: SMIXS: Novel efficient algorithm for non-parametric mixture regression-based clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09030v1
• Date: Mon, 19 Sep 2022 14:03:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 19:12:17.855549
• Title: SMIXS: Novel efficient algorithm for non-parametric mixture regression-based clustering
• Title（参考訳）: SMIXS:非パラメトリック混合回帰に基づくクラスタリングのための新しい効率的なアルゴリズム
• Authors: Peter Mlakar, Tapio Nummi, Polona Oblak, and Jana Faganeli Pucer
• Abstract要約: 縦方向データ解析のための非パラメトリック回帰に基づくクラスタリングアルゴリズムを開発した。 クラスタリングおよび回帰性能の観点から,合成データセット上でのGMMよりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate a novel non-parametric regression-based clustering algorithm for longitudinal data analysis. Combining natural cubic splines with Gaussian mixture models (GMM), the algorithm can produce smooth cluster means that describe the underlying data well. However, there are some shortcomings in the algorithm: high computational complexity in the parameter estimation procedure and a numerically unstable variance estimator. Therefore, to further increase the usability of the method, we incorporated approaches to reduce its computational complexity, we developed a new, more stable variance estimator, and we developed a new smoothing parameter estimation procedure. We show that the developed algorithm, SMIXS, performs better than GMM on a synthetic dataset in terms of clustering and regression performance. We demonstrate the impact of the computational speed-ups, which we formally prove in the new framework. Finally, we perform a case study by using SMIXS to cluster vertical atmospheric measurements to determine different weather regimes.
• Abstract（参考訳）: 縦断データ解析のための新しい非パラメトリック回帰型クラスタリングアルゴリズムについて検討した。 自然立方体スプラインとガウス混合モデル(GMM)を組み合わせることで、基礎となるデータをうまく記述するスムーズなクラスタ平均を生成することができる。 しかし、アルゴリズムにはいくつかの欠点がある:パラメータ推定手順における高い計算複雑性と数値的に不安定な分散推定器。 そこで,本手法のユーザビリティをさらに高めるために,計算複雑性を減らすための手法を取り入れ,より安定な分散推定器を開発し,新しい平滑化パラメータ推定手法を開発した。 開発したアルゴリズムであるsmixsは, クラスタリングや回帰性能の観点から, 合成データセット上でgmmよりも優れた性能を示す。 新しいフレームワークで正式に証明した計算速度アップの影響を実証する。 最後に,smixsを用いて大気の垂直測定をクラスター化し,異なる気象条件を判定するケーススタディを行った。

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