論文の概要: High-dimensional Clustering onto Hamiltonian Cycle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14531v2
• Date: Sat, 17 Jun 2023 14:11:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 02:43:02.491457
• Title: High-dimensional Clustering onto Hamiltonian Cycle
• Title（参考訳）: ハミルトンサイクル上の高次元クラスタリング
• Authors: Tianyi Huang, Shenghui Cheng, Stan Z. Li, Zhengjun Zhang
• Abstract要約: クラスタリングは、類似性に基づいてアンラベリングされたサンプルをグループ化することを目的としている。 本稿では,ハミルトンサイクル上での高次元クラスタリングという新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.17605416237686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clustering aims to group unlabelled samples based on their similarities. It has become a significant tool for the analysis of high-dimensional data. However, most of the clustering methods merely generate pseudo labels and thus are unable to simultaneously present the similarities between different clusters and outliers. This paper proposes a new framework called High-dimensional Clustering onto Hamiltonian Cycle (HCHC) to solve the above problems. First, HCHC combines global structure with local structure in one objective function for deep clustering, improving the labels as relative probabilities, to mine the similarities between different clusters while keeping the local structure in each cluster. Then, the anchors of different clusters are sorted on the optimal Hamiltonian cycle generated by the cluster similarities and mapped on the circumference of a circle. Finally, a sample with a higher probability of a cluster will be mapped closer to the corresponding anchor. In this way, our framework allows us to appreciate three aspects visually and simultaneously - clusters (formed by samples with high probabilities), cluster similarities (represented as circular distances), and outliers (recognized as dots far away from all clusters). The experiments illustrate the superiority of HCHC.
• Abstract（参考訳）: クラスタリングは、類似性に基づいてアンラベリングされたサンプルをグループ化する。 高次元データ解析のための重要なツールとなっている。 しかしながら、ほとんどのクラスタリング手法は、単に擬似ラベルを生成するだけで、異なるクラスタと外れ値の類似性を同時に提示することができない。 本稿では,ハミルトンサイクル上での高次元クラスタリング(HCHC)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 まず、HCHCは、深層クラスタリングのための1つの目的関数における局所構造とグローバル構造を結合し、ラベルを相対確率として改善し、各クラスタに局所構造を保持しながら異なるクラスタ間の類似性をマイニングする。 そして、クラスタの類似性によって生成される最適なハミルトニアンサイクル上に、異なるクラスタのアンカーを並べ替え、円周上にマッピングする。 最後に、クラスタの確率が高いサンプルは、対応するアンカーの近くにマッピングされる。 このようにして、我々のフレームワークは、クラスタ(高い確率を持つサンプルによって形成される)、クラスタ類似性(円周距離として表現される)、およびアウトリー(全てのクラスタから遠く離れた点として認識される)の3つの側面を視覚的に同時に評価することができる。 この実験はHCHCの優位性を示している。

関連論文リスト

• Similarity and Dissimilarity Guided Co-association Matrix Construction for Ensemble Clustering [22.280221709474105]
  アンサンブルクラスタリングを実現するためにSDGCA(Simisity and Dissimilarity Guided Co-Association matrix)を提案する。 まず、各クラスタの品質を推定するために正規化アンサンブルエントロピーを導入し、この推定に基づいて類似度行列を構築した。 ランダムウォークを用いて、基底クラスタリングの高次近接を探索し、相似行列を構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T08:10:28Z)
• Self-Supervised Graph Embedding Clustering [70.36328717683297]
  K-means 1-step dimensionality reduction clustering method は,クラスタリングタスクにおける次元性の呪いに対処する上で,いくつかの進歩をもたらした。 本稿では,K-meansに多様体学習を統合する統一フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T08:59:51Z)
• Reinforcement Graph Clustering with Unknown Cluster Number [91.4861135742095]
  本稿では,Reinforcement Graph Clusteringと呼ばれる新しいディープグラフクラスタリング手法を提案する。 提案手法では,クラスタ数決定と教師なし表現学習を統一的なフレームワークに統合する。 フィードバック動作を行うために、クラスタリング指向の報酬関数を提案し、同一クラスタの凝集を高め、異なるクラスタを分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-13T18:12:28Z)
• Instance-Optimal Cluster Recovery in the Labeled Stochastic Block Model [79.46465138631592]
  観測されたラベルを用いてクラスタを復元する効率的なアルゴリズムを考案する。 本稿では,期待値と高い確率でこれらの下位境界との性能を一致させる最初のアルゴリズムであるIACを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-18T08:46:06Z)
• Hybrid Fuzzy-Crisp Clustering Algorithm: Theory and Experiments [0.0]
  本稿では,対象関数の線形項と2次項を組み合わせたファジィクロップクラスタリングアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムでは、クラスタへのデータポイントのメンバシップが、クラスタセンタから十分に離れていれば、自動的に正確にゼロに設定される。 提案アルゴリズムは、不均衡なデータセットの従来の手法よりも優れており、よりバランスの取れたデータセットと競合することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-25T05:27:26Z)
• Convex Clustering through MM: An Efficient Algorithm to Perform Hierarchical Clustering [1.0589208420411012]
  本稿では,クラスタ融合と高効率更新方式を用いた反復アルゴリズムCCMMによる凸クラスタリングを提案する。 現在のデスクトップコンピュータでは、CCMMは、7次元空間に100万以上のオブジェクトを含む凸クラスタリング問題を効率的に解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T15:07:51Z)
• Enhancing cluster analysis via topological manifold learning [0.3823356975862006]
  クラスタ化前にデータセットのトポロジ構造を推定することで,クラスタ検出を大幅に向上させることができることを示す。 位相構造を推定するための多様体学習法UMAPと密度に基づくクラスタリング法DBSCANを組み合わせた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-01T15:53:39Z)
• Self-supervised Contrastive Attributed Graph Clustering [110.52694943592974]
  我々は,自己教師型コントラストグラフクラスタリング(SCAGC)という,新たな属性グラフクラスタリングネットワークを提案する。 SCAGCでは,不正確なクラスタリングラベルを活用することで,ノード表現学習のための自己教師付きコントラスト損失を設計する。 OOSノードでは、SCAGCはクラスタリングラベルを直接計算できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T03:25:28Z)
• You Never Cluster Alone [150.94921340034688]
  我々は、主流のコントラスト学習パラダイムをクラスタレベルのスキームに拡張し、同じクラスタに属するすべてのデータが統一された表現に寄与する。 分類変数の集合をクラスタ化代入信頼度として定義し、インスタンスレベルの学習トラックとクラスタレベルの学習トラックを関連付ける。 代入変数を再パラメータ化することで、TCCはエンドツーエンドでトレーニングされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T14:59:59Z)
• Scalable Hierarchical Agglomerative Clustering [65.66407726145619]
  既存のスケーラブルな階層的クラスタリング手法は、スピードの質を犠牲にする。 我々は、品質を犠牲にせず、数十億のデータポイントまでスケールする、スケーラブルで集約的な階層的クラスタリング法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T15:58:35Z)
• Spectral Clustering with Smooth Tiny Clusters [14.483043753721256]
  本稿では,データのスムーズさを初めて考慮した新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、スムーズなグラフを構成する小さなクラスタをクラスタ化することです。 本稿では,マルチスケールな状況に着目するが,データのスムーズさの考え方はどのクラスタリングアルゴリズムにも確実に拡張できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-10T05:21:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。