論文の概要: Using MM principles to deal with incomplete data in K-means clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12379v1
- Date: Fri, 23 Dec 2022 14:50:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 17:00:50.899664
- Title: Using MM principles to deal with incomplete data in K-means clustering
- Title（参考訳）: K平均クラスタリングにおけるMM原理を用いた不完全データ処理
- Authors: Ali Beikmohammadi
- Abstract要約: K平均クラスタリングアルゴリズムは、単純なアルゴリズムと高速収束のために広く利用されている。
主に、データの対称性を復元するためにMMの原理を適用し、K平均がうまく動作するようにします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Among many clustering algorithms, the K-means clustering algorithm is widely
used because of its simple algorithm and fast convergence. However, this
algorithm suffers from incomplete data, where some samples have missed some of
their attributes. To solve this problem, we mainly apply MM principles to
restore the symmetry of the data, so that K-means could work well. We give the
pseudo-code of the algorithm and use the standard datasets for experimental
verification. The source code for the experiments is publicly available in the
following link:
\url{https://github.com/AliBeikmohammadi/MM-Optimization/blob/main/mini-project/MM%20K-means.ipynb}.
- Abstract（参考訳）: 多くのクラスタリングアルゴリズムの中で、K平均クラスタリングアルゴリズムは単純なアルゴリズムと高速収束のために広く使われている。
しかし、このアルゴリズムは不完全なデータに悩まされており、一部のサンプルはいくつかの属性を見逃している。
この問題を解決するために、主にMM原理を用いてデータの対称性を復元し、K平均がうまく動作するようにします。
アルゴリズムの擬似コードを与え,標準データセットを用いて実験検証を行う。
実験のソースコードは以下のリンクで公開されている。 \url{https://github.com/AliBeikmohammadi/MM-Optimization/blob/main/mini-project/MM%20K-means.ipynb}。
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