Fugu-MT 論文翻訳(概要): Clustering through Feature Space Sequence Discovery and Analysis

論文の概要: Clustering through Feature Space Sequence Discovery and Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00996v1
Date: Fri, 2 Dec 2022 06:20:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-05 17:15:25.105179
Title: Clustering through Feature Space Sequence Discovery and Analysis
Title（参考訳）: 特徴空間シーケンスの発見と解析によるクラスタリング
Authors: Shi Guobin
Abstract要約: 本稿では,特徴空間の各点を反復なく動的に探索するデータ変換シーケンス解析(DCSA)を提案する。 4次元から20531次元の異なる分野の実世界のデータセットに対する実験により、本研究の手法が堅牢であり、結果解析に視覚的解釈性があることが確認された。
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: Identifying high-dimensional data patterns without a priori knowledge is an important task of data science. This paper proposes a simple and efficient noparametric algorithm: Data Convert to Sequence Analysis, DCSA, which dynamically explore each point in the feature space without repetition, and a Directed Hamilton Path will be found. Based on the change point analysis theory, The sequence corresponding to the path is cut into several fragments to achieve clustering. The experiments on real-world datasets from different fields with dimensions ranging from 4 to 20531 confirm that the method in this work is robust and has visual interpretability in result analysis.
Abstract（参考訳）: 事前知識のない高次元データパターンの特定は、データサイエンスの重要な課題である。本稿では,反復なく特徴空間内の各点を動的に探索し,有向ハミルトン経路を求める,データ変換からシーケンス解析まで,単純かつ効率的なnoparametricアルゴリズムを提案する。変化点解析理論に基づき、経路に対応する配列をいくつかの断片に切り分けてクラスタリングを実現する。 4次元から20531次元の異なる分野の実世界のデータセットに対する実験により、本研究の手法が堅牢であり、結果解析に視覚的解釈性があることが確認された。

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