Fugu-MT 論文翻訳(概要): Min-Max-Jump distance and its applications

論文の概要: Min-Max-Jump distance and its applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05994v6
Date: Tue, 2 Jul 2024 03:24:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 08:40:09.606838
Title: Min-Max-Jump distance and its applications
Title（参考訳）: Min-Max-Jump 距離とその応用
Authors: Gangli Liu,
Abstract要約: 我々は,Min-Max-Jump 距離(MMJ 距離)の3つの応用を探索する。 MMJベースのK平均は、K平均をMMJ距離で修正する。 MMJに基づくシルエット係数は、Silhouette係数をMMJ距離で補正する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We explore three applications of Min-Max-Jump distance (MMJ distance). MMJ-based K-means revises K-means with MMJ distance. MMJ-based Silhouette coefficient revises Silhouette coefficient with MMJ distance. We also tested the Clustering with Neural Network and Index (CNNI) model with MMJ-based Silhouette coefficient. In the last application, we tested using Min-Max-Jump distance for predicting labels of new points, after a clustering analysis of data. Result shows Min-Max-Jump distance achieves good performances in all the three proposed applications. In addition, we devise several algorithms for calculating or estimating the distance.
Abstract（参考訳）: 我々は,Min-Max-Jump distance (MMJ distance) の3つの応用について検討する。 MMJベースのK平均は、K平均をMMJ距離で修正する。 MMJに基づくシルエット係数は、Silhouette係数をMMJ距離で補正する。また,MMJに基づくシルエット係数を用いたClustering with Neural Network and Index (CNNI)モデルについても検討した。前回のアプリケーションでは、データのクラスタリング分析の後、Min-Max-Jump 距離を用いて新しい点のラベルを予測した。結果から,Min-Max-Jump 距離は提案した3つのアプリケーションすべてにおいて良好な性能を示した。さらに,距離の計算や推定を行うアルゴリズムを考案した。

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