論文の概要: A parallelizable model-based approach for marginal and multivariate clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04009v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 23:54:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 15:16:30.225985
• Title: A parallelizable model-based approach for marginal and multivariate clustering
• Title（参考訳）: 辺縁クラスタリングと多変量クラスタリングのための並列化モデルに基づくアプローチ
• Authors: Miguel de Carvalho, Gabriel Martos Venturini, Andrej Svetlo\v{s}\'ak
• Abstract要約: 本稿では,モデルに基づくクラスタリングの頑健さを生かしたクラスタリング手法を提案する。 我々は、各マージンごとに異なる数のクラスタを持つことができる有限混合モデルを指定することで、この問題に対処する。 提案手法は、完全な(結合した)モデルベースのクラスタリング手法よりも、中程度から高次元の処理に適するだけでなく、計算的にも魅力的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper develops a clustering method that takes advantage of the sturdiness of model-based clustering, while attempting to mitigate some of its pitfalls. First, we note that standard model-based clustering likely leads to the same number of clusters per margin, which seems a rather artificial assumption for a variety of datasets. We tackle this issue by specifying a finite mixture model per margin that allows each margin to have a different number of clusters, and then cluster the multivariate data using a strategy game-inspired algorithm to which we call Reign-and-Conquer. Second, since the proposed clustering approach only specifies a model for the margins -- but leaves the joint unspecified -- it has the advantage of being partially parallelizable; hence, the proposed approach is computationally appealing as well as more tractable for moderate to high dimensions than a `full' (joint) model-based clustering approach. A battery of numerical experiments on artificial data indicate an overall good performance of the proposed methods in a variety of scenarios, and real datasets are used to showcase their application in practice.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデルに基づくクラスタリングの頑健さを生かしたクラスタリング手法を開発し,その落とし穴の軽減を図る。 まず、標準モデルベースのクラスタリングはマージン毎に同じ数のクラスタを発生させる可能性があることに留意する。 各マージンが異なる数のクラスタを持つことを可能にするマージン当たりの有限混合モデルを定義し、戦略ゲームに触発されたアルゴリズムを使って多変量データをクラスタ化する。 第二に、提案されたクラスタリングアプローチは、マージンのモデルのみを指定するが、ジョイントを未定のままにしておくので、部分的に並列化できるという利点がある。 人工データに関する数値実験のバッテリは、提案手法の様々なシナリオにおける全体的な優れた性能を示し、実際のデータセットを使用して、その応用を実演する。

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