論文の概要: Hierarchically Clustered PCA and CCA via a Convex Clustering Penalty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16553v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 19:27:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 16:21:19.647115
• Title: Hierarchically Clustered PCA and CCA via a Convex Clustering Penalty
• Title（参考訳）: 凸クラスタリングペナルティによる階層的クラスタリングPCAとCAA
• Authors: Amanda M. Buch, Conor Liston, and Logan Grosenick
• Abstract要約: 本稿では, 切り離された特異値分解と凸クラスタリングを組み合わせた教師なし学習手法を提案する。 提案手法は, 従来のクラスタリング手法と, 従来のクラスタリング手法よりも優れていることを示す。
• 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 introduce an unsupervised learning approach that combines the truncated singular value decomposition with convex clustering to estimate within-cluster directions of maximum variance/covariance (in the variables) while simultaneously hierarchically clustering (on observations). In contrast to previous work on joint clustering and embedding, our approach has a straightforward formulation, is readily scalable via distributed optimization, and admits a direct interpretation as hierarchically clustered principal component analysis (PCA) or hierarchically clustered canonical correlation analysis (CCA). Through numerical experiments and real-world examples relevant to precision medicine, we show that our approach outperforms traditional and contemporary clustering methods on underdetermined problems ($p \gg N$ with tens of observations) and scales to large datasets (e.g., $N=100,000$; $p=1,000$) while yielding interpretable dendrograms of hierarchical per-cluster principal components or canonical variates.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クラスタ内における最大分散/共分散(変数内)の方向を推定し,(観察上)階層的クラスタリングを同時に行う非教師なし学習手法を提案する。 共同クラスタリングと埋め込みに関する従来の研究とは対照的に,我々の手法は簡単な定式化であり,分散最適化によって容易に拡張可能であり,階層的クラスタ化主成分分析(PCA)や階層的クラスタ化正準相関解析(CCA)として直接解釈できる。 数値実験と実世界の精密医療に関する実例から,本手法は,従来のクラスタリング法と現代のクラスタリング法を比較検討し,大規模データセット(例えば,$N=100,000$; $p=1,000$)にスケールし,階層単位の主成分や正準変数の解釈可能なデンドログラムを出力することを示した。

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