Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalized partitioned local depth

論文の概要: Generalized partitioned local depth

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10167v1
Date: Fri, 17 Mar 2023 17:54:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-20 13:32:13.253326
Title: Generalized partitioned local depth
Title（参考訳）: 一般化分割局所深さ
Authors: Kenneth S. Berenhaut, John D. Foley and Liangdongsheng Lyu
Abstract要約: 我々は、最近ベレンハウト、ムーア、メルヴィンによって導入された凝集の概念の一般化を提供する。この定式化は2つの主要な確率的概念、すなわち局所的妥当性と支援分割を蒸留することにより、分割された局所深さの技法に基づいている。
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: In this paper we provide a generalization of the concept of cohesion as introduced recently by Berenhaut, Moore and Melvin [Proceedings of the National Academy of Sciences, 119 (4) (2022)]. The formulation presented builds on the technique of partitioned local depth by distilling two key probabilistic concepts: local relevance and support division. Earlier results are extended within the new context, and examples of applications to revealing communities in data with uncertainty are included.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Berenhaut, Moore, Melvinが最近導入した凝集の概念の一般化について述べる。この定式化は,2つの主要な確率論的概念である局所的妥当性と支援分割を蒸留することにより,局所的深度を分割する手法に基づいて構築された。以前の結果は新しいコンテキスト内で拡張され、不確実性のあるデータのコミュニティを明らかにするためのアプリケーションの例が含まれている。

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