論文の概要: Eigenvalue-based Incremental Spectral Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10999v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 13:42:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 20:10:03.590667
• Title: Eigenvalue-based Incremental Spectral Clustering
• Title（参考訳）: 固有値に基づく増分スペクトルクラスタリング
• Authors: Mieczys{\l}aw A. K{\l}opotek and Bart{\l}miej Starosta and S{\l}awomir T. Wierzcho\'n
• Abstract要約: 本稿では,インクリメンタルスペクトルクラスタリング手法を提案する。 1) データを管理可能なサブセットに分割し、(2) 各サブセットをクラスタ化し、(3) 固有値スペクトルの類似性に基づいて異なるサブセットからクラスタをマージし、全体のクラスタを形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our previous experiments demonstrated that subsets collections of (short) documents (with several hundred entries) share a common normalized in some way eigenvalue spectrum of combinatorial Laplacian. Based on this insight, we propose a method of incremental spectral clustering. The method consists of the following steps: (1) split the data into manageable subsets, (2) cluster each of the subsets, (3) merge clusters from different subsets based on the eigenvalue spectrum similarity to form clusters of the entire set. This method can be especially useful for clustering methods of complexity strongly increasing with the size of the data sample,like in case of typical spectral clustering. Experiments were performed showing that in fact the clustering and merging the subsets yields clusters close to clustering the entire dataset.
• Abstract（参考訳）: 我々の以前の実験では、(数百のエントリを持つ)文書の部分集合が、何らかの方法で組合せラプラシアンの固有値スペクトルで一般化された共通正規化を共有することを示した。 そこで本研究では,インクリメンタルスペクトルクラスタリング手法を提案する。 この方法は、(1)データを管理可能なサブセットに分割する、(2)各サブセットをクラスタ化する、(3)集合全体のクラスタを形成する固有値スペクトルの類似性に基づいて異なるサブセットからクラスタをマージする、というステップから成り立っている。 この方法は、典型的なスペクトルクラスタリングの場合のように、データサンプルのサイズによって大きく増加する複雑性のクラスタリング法に特に有用である。 実際に、サブセットのクラスタリングとマージによって、データセット全体のクラスタリングに近いクラスタが得られることを示す実験が行われた。

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