論文の概要: Scalable Model-Based Gaussian Process Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07882v1
• Date: Thu, 14 Sep 2023 17:28:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 12:06:50.285696
• Title: Scalable Model-Based Gaussian Process Clustering
• Title（参考訳）: スケーラブルモデルに基づくガウス的プロセスクラスタリング
• Authors: Anirban Chakraborty, Abhisek Chakraborty
• Abstract要約: 本稿では,ガウス過程のVecchia近似をクラスタリングタスクの中心に埋め込むことを提案する。 本提案の有効性に関する実証的証拠は,極温度異常のシミュレーションと解析を通じて提供される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.563828246795018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gaussian process is an indispensable tool in clustering functional data, owing to it's flexibility and inherent uncertainty quantification. However, when the functional data is observed over a large grid (say, of length $p$), Gaussian process clustering quickly renders itself infeasible, incurring $O(p^2)$ space complexity and $O(p^3)$ time complexity per iteration; and thus prohibiting it's natural adaptation to large environmental applications. To ensure scalability of Gaussian process clustering in such applications, we propose to embed the popular Vecchia approximation for Gaussian processes at the heart of the clustering task, provide crucial theoretical insights towards algorithmic design, and finally develop a computationally efficient expectation maximization (EM) algorithm. Empirical evidence of the utility of our proposal is provided via simulations and analysis of polar temperature anomaly (\href{https://www.ncei.noaa.gov/access/monitoring/climate-at-a-glance/global/time-series}{noaa.gov}) data-sets.
• Abstract（参考訳）: gaussianプロセスは、柔軟性と固有の不確かさの定量化のため、機能データのクラスタリングに欠かせないツールである。 しかし、関数データが大きなグリッド(例えば長さ$p$)上で観測されると、ガウスのプロセスクラスタリングはすぐに自分自身を不可能にし、空間の複雑さが$O(p^2)$と$O(p^3)$の繰り返しの時間複雑さが生じる。 このようなアプリケーションにおけるガウス過程クラスタリングのスケーラビリティを確保するため、クラスタリングタスクの中心にあるガウス過程に対する一般的なvecchia近似を埋め込み、アルゴリズム設計に対する重要な理論的洞察を提供し、最終的に計算効率の高い期待最大化(em)アルゴリズムを開発することを提案する。 提案手法の有効性に関する実証的な証拠は,極温度異常 ( href{https://www.ncei.noaa.gov/ Access/monitoring/climate-at-a-glance/global/time-series}{noaa.gov}) データセットのシミュレーションと解析を通じて提供される。

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