論文の概要: DBSCAN of Multi-Slice Clustering for three-order Tensor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07768v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 10:18:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-15 15:40:53.984239
- Title: DBSCAN of Multi-Slice Clustering for three-order Tensor
- Title(参考訳): 3次テンソル用マルチスライスクラスタリングのDBSCAN
- Authors: Dina Faneva Andriantsiory, Joseph Ben Geloun, Mustapha Lebbah
- Abstract要約: そこで我々はMSC-DBSCANと呼ばれる拡張アルゴリズムを提案し、データから異なる部分空間にある異なるスライス群を抽出する。
我々のアルゴリズムはMSCアルゴリズムと同じ入力を使い、MSCと同じ階数1テンソルデータに対して同じ解を求めることができる。
- 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: Several methods for triclustering three-dimensional data require the cluster
size or the number of clusters in each dimension to be specified. To address
this issue, the Multi-Slice Clustering (MSC) for 3-order tensor finds signal
slices that lie in a low dimensional subspace for a rank-one tensor dataset in
order to find a cluster based on the threshold similarity. We propose an
extension algorithm called MSC-DBSCAN to extract the different clusters of
slices that lie in the different subspaces from the data if the dataset is a
sum of r rank-one tensor (r > 1). Our algorithm uses the same input as the MSC
algorithm and can find the same solution for rank-one tensor data as MSC.
- Abstract(参考訳): 3次元データのトリクラスタリングには、各次元のクラスタサイズやクラスタ数を指定する必要がある。
この問題に対処するために、3階テンソルのマルチスライスクラスタリング(msc)は、しきい値の類似性に基づいてクラスタを見つけるために、ランク1テンソルデータセットの低次元部分空間にある信号スライスを見つける。
データセットがrランク1テンソル(r > 1)の和である場合、データから異なる部分空間にある異なるスライス群を抽出するMSC-DBSCANという拡張アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムはMSCアルゴリズムと同じ入力を使い、MSCとランクワンテンソルデータの解を見つけることができる。
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