論文の概要: Distribution-Informed Adaptation for kNN Graph Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02442v3
• Date: Fri, 10 Nov 2023 05:07:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 17:51:36.947509
• Title: Distribution-Informed Adaptation for kNN Graph Construction
• Title（参考訳）: kNNグラフ構築のための分布インフォームド適応
• Authors: Shaojie Min, Ji Liu
• Abstract要約: 本稿では,適応kNNと分散対応グラフの構成を組み合わせた分散インフォームド適応kNNグラフ(DaNNG)を提案する。 DaNNGはあいまいなサンプルの性能を大幅に改善し、全体的な精度と一般化能力を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.63039933401604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-based kNN algorithms have garnered widespread popularity for machine learning tasks due to their simplicity and effectiveness. However, as factual data often inherit complex distributions, the conventional kNN graph's reliance on a unified k-value can hinder its performance. A crucial factor behind this challenge is the presence of ambiguous samples along decision boundaries that are inevitably more prone to incorrect classifications. To address the situation, we propose the Distribution-Informed adaptive kNN Graph (DaNNG), which combines adaptive kNN with distribution-aware graph construction. By incorporating an approximation of the distribution with customized k-adaption criteria, DaNNG can significantly improve performance on ambiguous samples, and hence enhance overall accuracy and generalization capability. Through rigorous evaluations on diverse benchmark datasets, DaNNG outperforms state-of-the-art algorithms, showcasing its adaptability and efficacy across various real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: グラフベースのkNNアルゴリズムは、その単純さと有効性から、機械学習タスクで広く普及している。 しかし、実データはしばしば複雑な分布を継承するので、従来のkNNグラフが統一k値に依存しているため、その性能は低下する。 この課題の背後にある重要な要因は、不明瞭なサンプルが決定境界に沿って存在することである。 そこで本研究では,適応kNNと分散対応グラフ構築を組み合わせた分散インフォームド適応kNNグラフ(DaNNG)を提案する。 最適化されたk適応基準で分布の近似を組み込むことで、DANNGはあいまいなサンプルの性能を大幅に改善し、全体的な精度と一般化能力を向上させることができる。 さまざまなベンチマークデータセットの厳密な評価を通じて、DaNNGは最先端のアルゴリズムを上回り、その適応性と実世界のさまざまなシナリオにおける有効性を示している。

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