論文の概要: Fast and Robust Sparsity-Aware Block Diagonal Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01137v1
• Date: Sat, 2 Dec 2023 13:44:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 18:51:37.789887
• Title: Fast and Robust Sparsity-Aware Block Diagonal Representation
• Title（参考訳）: 高速かつロバストな疎結合型ブロック対角表現
• Authors: Aylin Tastan, Michael Muma and Abdelhak M.Zoubir
• Abstract要約: アフィニティ行列のブロック対角構造は、ブロックに集中する非ゼロ係数によって特徴ベクトルのクラスタを表す。 本稿では,クラスタメンバシップとブロック数を共同で推定するFRS-BDR法を提案する。 実世界の様々なアプリケーションにおける実験は、クラスタリングの精度、劣化した特徴、時間およびクラスタ列挙性能に対するFRS-BDRの堅牢性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.167450470598045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The block diagonal structure of an affinity matrix is a commonly desired property in cluster analysis because it represents clusters of feature vectors by non-zero coefficients that are concentrated in blocks. However, recovering a block diagonal affinity matrix is challenging in real-world applications, in which the data may be subject to outliers and heavy-tailed noise that obscure the hidden cluster structure. To address this issue, we first analyze the effect of different fundamental outlier types in graph-based cluster analysis. A key idea that simplifies the analysis is to introduce a vector that represents a block diagonal matrix as a piece-wise linear function of the similarity coefficients that form the affinity matrix. We reformulate the problem as a robust piece-wise linear fitting problem and propose a Fast and Robust Sparsity-Aware Block Diagonal Representation (FRS-BDR) method, which jointly estimates cluster memberships and the number of blocks. Comprehensive experiments on a variety of real-world applications demonstrate the effectiveness of FRS-BDR in terms of clustering accuracy, robustness against corrupted features, computation time and cluster enumeration performance.
• Abstract（参考訳）: アフィニティ行列のブロック対角構造は、ブロックに集中する非ゼロ係数によって特徴ベクトルのクラスタを表すため、クラスタ解析において一般的に望まれる性質である。 しかしながら、ブロック対角アフィニティマトリックスの復元は、データが隠れたクラスタ構造を隠蔽する異常値や重く尾の長いノイズにさらされる可能性がある現実のアプリケーションでは困難である。 この問題に対処するために、まずグラフベースのクラスタ分析において、異なる基本外乱型の影響を解析する。 解析を単純化する重要なアイデアは、ブロック対角行列を表すベクトルを、親和性行列を形成する類似性係数の分割線形関数として導入することである。 本研究では, クラスタメンバシップとブロック数を共同で推定する高速かつロバストなブロック対角表示法(FRS-BDR)を提案する。 実世界の様々な応用に関する総合的な実験は、クラスタリング精度、破損した特徴に対する堅牢性、計算時間、クラスタ列挙性能の観点から、FRS-BDRの有効性を示す。

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