Fugu-MT 論文翻訳(概要): visClust: A visual clustering algorithm based on orthogonal projections

論文の概要: visClust: A visual clustering algorithm based on orthogonal projections

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03894v1
Date: Mon, 7 Nov 2022 22:56:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-09 16:29:06.282851
Title: visClust: A visual clustering algorithm based on orthogonal projections
Title（参考訳）: visClust:直交射影に基づく視覚的クラスタリングアルゴリズム
Authors: Anna Breger, Clemens Karner, Martin Ehler
Abstract要約: visClustは、低次元のデータ表現と視覚解釈に基づく新しいクラスタリングアルゴリズムである。アルゴリズムは高い精度(調整した一方のRand-Indexで測定)を獲得し、低ランタイムとRAMを必要とすることを示す。コードはGitHubで公開されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a novel clustering algorithm, visClust, that is based on lower dimensional data representations and visual interpretation. Thereto, we design a transformation that allows the data to be represented by a binary integer array enabling the further use of image processing methods to select a partition. Qualitative and quantitative analyses show that the algorithm obtains high accuracy (measured with an adjusted one-sided Rand-Index) and requires low runtime and RAM. We compare the results to 6 state-of-the-art algorithms, confirming the quality of visClust by outperforming in most experiments. Moreover, the algorithm asks for just one obligatory input parameter while allowing optimization via optional parameters. The code is made available on GitHub.
Abstract（参考訳）: 本稿では,低次元データ表現と視覚的解釈に基づく新しいクラスタリングアルゴリズムであるvisclustを提案する。そこで我々は、データをバイナリ整数配列で表現できる変換をデザインし、画像処理手法のさらなる利用による分割の選択を可能にする。定性的かつ定量的な分析により、アルゴリズムは高い精度(調整された一方的なRand-Indexで測定)を獲得し、低ランタイムとRAMを必要とすることが示された。その結果を最先端アルゴリズム6種と比較し,ほとんどの実験で有意な結果を得た。さらに、アルゴリズムは、オプションパラメータによる最適化を可能にしながら、義務入力パラメータを1つだけ要求する。コードはGitHubで公開されている。

関連論文リスト

Efficient and Accurate Optimal Transport with Mirror Descent and Conjugate Gradients [15.128885770407132]
本研究では, エントロピー的最適輸送, ミラー降下, 共役勾配の文献から, 最適輸送のための新しいアルゴリズムを設計する。我々のスケーラブルでGPU並列化可能なアルゴリズムは、ワッサースタイン距離を極端精度で計算することができ、数値安定性の問題なく相対誤差レート10～8ドルに達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-17T14:09:43Z)
Learning the Positions in CountSketch [56.22648269865784]
本稿では,まずランダムなスケッチ行列に乗じてデータを圧縮し,最適化問題を高速に解くスケッチアルゴリズムについて検討する。本研究では,ゼロでないエントリの位置を最適化する学習ベースアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-11T07:28:35Z)
Sub-Image Histogram Equalization using Coot Optimization Algorithm for Segmentation and Parameter Selection [0.0]
平均および分散に基づくサブイメージヒストグラム等化(MVSIHE)アルゴリズムは,これらのコントラスト強化手法の1つである。本研究では,直近の最適化アルゴリズム,すなわちcoot Optimization algorithm(COA)を用いて,MVSIHEアルゴリズムの適切なパラメータを選択する。その結果, バイオメディカル画像処理の分野では, 提案手法が有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-31T06:51:45Z)
Output-sensitive ERM-based techniques for data-driven algorithm design [29.582038951852553]
データ駆動型アルゴリズム設計のための効率的な学習アルゴリズムを開発するための技術について研究する。提案手法は,超平面の集合によって誘導されるポリトープを列挙する出力感受性アルゴリズムである。本稿では、価格問題、リンクベースのクラスタリング、動的プログラミングに基づくシーケンスアライメントのアルゴリズムを提供することにより、我々の技術を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-07T17:27:18Z)
Machine Learning for Online Algorithm Selection under Censored Feedback [71.6879432974126]
オンラインアルゴリズム選択(OAS)では、アルゴリズム問題クラスのインスタンスがエージェントに次々に提示され、エージェントは、固定された候補アルゴリズムセットから、おそらく最高のアルゴリズムを迅速に選択する必要がある。 SAT(Satisfiability)のような決定問題に対して、品質は一般的にアルゴリズムのランタイムを指す。本研究では,OASのマルチアームバンディットアルゴリズムを再検討し,この問題に対処する能力について議論する。ランタイム指向の損失に適応し、時間的地平線に依存しない空間的・時間的複雑さを維持しながら、部分的に検閲されたデータを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-13T18:10:52Z)
Estimating leverage scores via rank revealing methods and randomization [50.591267188664666]
任意のランクの正方形密度あるいはスパース行列の統計レバレッジスコアを推定するアルゴリズムについて検討した。提案手法は,高密度およびスパースなランダム化次元性還元変換の合成と階調明細化法を組み合わせることに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-23T19:21:55Z)
Slowly Varying Regression under Sparsity [5.22980614912553]
本稿では, 緩やかな過度回帰の枠組みを提示し, 回帰モデルが緩やかかつスパースな変動を示すようにした。本稿では,バイナリ凸アルゴリズムとして再構成する手法を提案する。結果として得られたモデルは、様々なデータセット間で競合する定式化よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-22T04:51:44Z)
Learned Block Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm for Photothermal Super Resolution Imaging [52.42007686600479]
深層ニューラルネットワークに展開する反復アルゴリズムを用いて,学習したブロックスパース最適化手法を提案する。本稿では、正規化パラメータの選択を学ぶことができる学習ブロック反復収縮しきい値アルゴリズムを使用することの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-07T09:27:16Z)
Learning the Positions in CountSketch [51.15935547615698]
本稿では,まずランダムなスケッチ行列に乗じてデータを圧縮し,最適化問題を高速に解くスケッチアルゴリズムについて検討する。本研究では,ゼロでないエントリの位置を最適化する学習アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは, 従来よりも低階近似の精度を向上し, 初めて$k$-meansクラスタリングのような他の問題に適用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-20T05:06:29Z)
Image Matching across Wide Baselines: From Paper to Practice [80.9424750998559]
局所的な特徴とロバストな推定アルゴリズムの包括的なベンチマークを導入する。パイプラインのモジュール構造は、さまざまなメソッドの容易な統合、構成、組み合わせを可能にします。適切な設定で、古典的な解決策は依然として芸術の知覚された状態を上回る可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-03T15:20:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。