Fugu-MT 論文翻訳(概要): Clustering -- Basic concepts and methods

論文の概要: Clustering -- Basic concepts and methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01248v1
Date: Thu, 1 Dec 2022 11:40:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-05 17:25:43.517803
Title: Clustering -- Basic concepts and methods
Title（参考訳）: クラスタリング -- 基本的な概念と方法
Authors: Jan-Oliver Felix Kapp-Joswig, Bettina G. Keller
Abstract要約: クラスタリングタスクに対して、データの表現と準備はどのようにすればよいのか? クラスタリングの結果をどのように検証できるのか? 接続性に基づく対プロトタイプのアプローチについて議論する。
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 review clustering as an analysis tool and the underlying concepts from an introductory perspective. What is clustering and how can clusterings be realised programmatically? How can data be represented and prepared for a clustering task? And how can clustering results be validated? Connectivity-based versus prototype-based approaches are reflected in the context of several popular methods: single-linkage, spectral embedding, k-means, and Gaussian mixtures are discussed as well as the density-based protocols (H)DBSCAN, Jarvis-Patrick, CommonNN, and density-peaks.
Abstract（参考訳）: 分析ツールとしてのクラスタリングと,その基盤となる概念について紹介する。クラスタリングとは何か、クラスタリングはどのようにプログラム的に実現できるか? クラスタリングタスクに対して、データをどのように表現して準備するか? クラスタリングの結果はどのように検証できますか? 接続性に基づくアプローチとプロトタイプベースのアプローチは, 単一リンク, スペクトル埋め込み, k平均, ガウス混合, 密度ベースプロトコル(H)DBSCAN, Jarvis-Patrick, CommonNN, 密度ピークなど, 一般的な手法のコンテキストに反映される。

関連論文リスト

Clustering Based on Density Propagation and Subcluster Merging [92.15924057172195]
本稿では,クラスタ数を自動的に決定し,データ空間とグラフ空間の両方に適用可能な密度に基づくノードクラスタリング手法を提案する。二つのノード間の距離を計算する従来の密度クラスタリング法とは異なり,提案手法は伝播過程を通じて密度を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-04T04:09:36Z)
Self-Supervised Graph Embedding Clustering [70.36328717683297]
K-means 1-step dimensionality reduction clustering method は,クラスタリングタスクにおける次元性の呪いに対処する上で,いくつかの進歩をもたらした。本稿では,K-meansに多様体学習を統合する統一フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-24T08:59:51Z)
Deep Clustering With Consensus Representations [10.058084837348366]
異種クラスタリングにおけるコンセンサス表現の学習という概念を導入し,コンセンサスクラスタリングにアプローチする新しい概念を提案する。複数の異種クラスタリングアルゴリズムの表現とクラスタリング結果を共同で改善する,最初のディープクラスタリング手法であるDECCSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-13T14:40:48Z)
A One-shot Framework for Distributed Clustered Learning in Heterogeneous Environments [54.172993875654015]
異種環境における分散学習のためのコミュニケーション効率化手法のファミリーを提案する。ユーザによるローカル計算に基づくワンショットアプローチと、サーバにおけるクラスタリングベースのアグリゲーションステップは、強力な学習保証を提供する。厳密な凸問題に対しては,ユーザ毎のデータ点数がしきい値を超える限り,提案手法はサンプルサイズの観点から順序最適平均二乗誤差率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-22T09:04:10Z)
Enhancing cluster analysis via topological manifold learning [0.3823356975862006]
クラスタ化前にデータセットのトポロジ構造を推定することで,クラスタ検出を大幅に向上させることができることを示す。位相構造を推定するための多様体学習法UMAPと密度に基づくクラスタリング法DBSCANを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-01T15:53:39Z)
Very Compact Clusters with Structural Regularization via Similarity and Connectivity [3.779514860341336]
本稿では,汎用データセットのためのエンドツーエンドのディープクラスタリングアルゴリズムであるVery Compact Clusters (VCC)を提案する。提案手法は,最先端のクラスタリング手法よりも優れたクラスタリング性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-09T23:22:03Z)
Skeleton Clustering: Dimension-Free Density-based Clustering [0.2538209532048866]
本稿では,スケルトンクラスタリングという密度に基づくクラスタリング手法を提案する。次元の呪いを回避すべく,次元に依存しないが直感的な幾何学的解釈を持つ代理密度測度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-21T21:25:02Z)
Graph Contrastive Clustering [131.67881457114316]
本稿では,クラスタリングタスクに適用可能な新しいグラフコントラスト学習フレームワークを提案し,gcc(graph constrastive clustering)法を考案した。特に、グラフラプラシアンに基づくコントラスト損失は、より識別的かつクラスタリングフレンドリーな特徴を学ぶために提案されている。一方で、よりコンパクトなクラスタリング割り当てを学ぶために、グラフベースのコントラスト学習戦略が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-03T15:32:49Z)
Scalable Hierarchical Agglomerative Clustering [65.66407726145619]
既存のスケーラブルな階層的クラスタリング手法は、スピードの質を犠牲にする。我々は、品質を犠牲にせず、数十億のデータポイントまでスケールする、スケーラブルで集約的な階層的クラスタリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-22T15:58:35Z)
Attention-Based Clustering: Learning a Kernel from Context [0.0]
本稿では,アテンション・ベース・クラスタリング(ABC)を提案する。 ABCは、入力セット内のコンテキストに適応する潜在表現を学ぶように設計されている。我々は,Omniglot文字のクラスタリングにおける競合的な結果を示し,クラスタリングにおける注目に基づくアプローチの有効性に関する分析的証拠を含む。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-02T15:06:06Z)
Kernel learning approaches for summarising and combining posterior similarity matrices [68.8204255655161]
我々は,ベイズクラスタリングモデルに対するMCMCアルゴリズムの出力を要約するための新しいアプローチを提案するために,後部類似性行列(PSM)の概念を構築した。我々の研究の重要な貢献は、PSMが正の半定値であり、したがって確率的に動機付けられたカーネル行列を定義するのに使用できることである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-27T14:16:14Z)

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。