論文の概要: Toward Efficient and Incremental Spectral Clustering via Parametric Spectral Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07833v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 01:26:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 15:56:42.851025
• Title: Toward Efficient and Incremental Spectral Clustering via Parametric Spectral Clustering
• Title（参考訳）: パラメトリックスペクトルクラスタリングによる効率的・漸進的スペクトルクラスタリングに向けて
• Authors: Jo-Chun Chen, Hung-Hsuan Chen
• Abstract要約: スペクトルクラスタリングは、非線形分離可能なデータを効果的にクラスタリングするための一般的な方法である。 本稿では、パラメトリックスペクトルクラスタリング(PSC)と呼ばれる新しい手法を提案する。 PSCは、ビッグデータとリアルタイムシナリオに関連する課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.44755919161855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spectral clustering is a popular method for effectively clustering nonlinearly separable data. However, computational limitations, memory requirements, and the inability to perform incremental learning challenge its widespread application. To overcome these limitations, this paper introduces a novel approach called parametric spectral clustering (PSC). By extending the capabilities of spectral clustering, PSC addresses the challenges associated with big data and real-time scenarios and enables efficient incremental clustering with new data points. Experimental evaluations conducted on various open datasets demonstrate the superiority of PSC in terms of computational efficiency while achieving clustering quality mostly comparable to standard spectral clustering. The proposed approach has significant potential for incremental and real-time data analysis applications, facilitating timely and accurate clustering in dynamic and evolving datasets. The findings of this research contribute to the advancement of clustering techniques and open new avenues for efficient and effective data analysis. We publish the experimental code at https://github.com/109502518/PSC_BigData.
• Abstract（参考訳）: スペクトルクラスタリングは、非線形分離可能なデータを効果的にクラスタリングするための一般的な方法である。 しかし、計算の限界、メモリ要件、インクリメンタル学習のできないことは、広く応用されている。 これらの制約を克服するために,パラメトリックスペクトルクラスタリング (PSC) と呼ばれる新しい手法を提案する。 スペクトルクラスタリングの機能を拡張することで、PSCはビッグデータやリアルタイムシナリオに関連する課題に対処し、新たなデータポイントによる効率的なインクリメンタルクラスタリングを可能にします。 各種オープンデータセットを用いた実験により,クラスタリングの品質は標準スペクトルクラスタリングにほぼ匹敵するが,計算効率の面でPSCの優位性が示された。 提案手法はインクリメンタルかつリアルタイムなデータ分析アプリケーションに対して大きな可能性を秘めており、動的および進化するデータセットのタイムリーかつ正確なクラスタリングを容易にする。 本研究の成果は,クラスタリング技術の発展に寄与し,効率的かつ効率的なデータ解析のための新たな道を開いた。 実験コードはhttps://github.com/109502518/PSC_BigDataで公開しています。

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