Fugu-MT 論文翻訳(概要): DBSCAN of Multi-Slice Clustering for three-order Tensor

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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