論文の概要: A Robust and Efficient Boundary Point Detection Method by Measuring Local Direction Dispersion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04065v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 06:09:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 16:06:34.465706
• Title: A Robust and Efficient Boundary Point Detection Method by Measuring Local Direction Dispersion
• Title（参考訳）: 局所方向分散測定によるロバストかつ効率的な境界点検出法
• Authors: Dehua Peng, Zhipeng Gui, Huayi Wu
• Abstract要約: 境界点は、分類、クラスタリング、次元削減など、機械学習タスクに重大な課題をもたらす。 LoDD(Local Direction)を用いたロバストかつ効率的な境界点検出法を提案する。 以上の結果から,LODは時間的に頑健な検出精度を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Boundary points pose a significant challenge for machine learning tasks, including classification, clustering, and dimensionality reduction. Due to the similarity of features, boundary areas can result in mixed-up classes or clusters, leading to a crowding problem in dimensionality reduction. To address this challenge, numerous boundary point detection methods have been developed, but they are insufficiently to accurately and efficiently identify the boundary points in non-convex structures and high-dimensional manifolds. In this work, we propose a robust and efficient method for detecting boundary points using Local Direction Dispersion (LoDD). LoDD considers that internal points are surrounded by neighboring points in all directions, while neighboring points of a boundary point tend to be distributed only in a certain directional range. LoDD adopts a density-independent K-Nearest Neighbors (KNN) method to determine neighboring points, and defines a statistic-based metric using the eigenvalues of the covariance matrix of KNN coordinates to measure the centrality of a query point. We demonstrated the validity of LoDD on five synthetic datasets (2-D and 3-D) and ten real-world benchmarks, and tested its clustering performance by equipping with two typical clustering methods, K-means and Ncut. Our results show that LoDD achieves promising and robust detection accuracy in a time-efficient manner.
• Abstract（参考訳）: 境界点は、分類、クラスタリング、次元削減を含む機械学習タスクに重大な課題をもたらす。 特徴の類似性のため、境界領域は混成クラスやクラスタとなり、次元の減少において群れの問題を引き起こす。 この課題に対処するために、多くの境界点検出法が開発されているが、非凸構造や高次元多様体の境界点を正確にかつ効率的に同定するには不十分である。 本研究では,局所方向分散(lodd)を用いたロバストで効率的な境界点検出手法を提案する。 LoDDは、内部点がすべての方向で隣接点に囲まれているのに対して、境界点の隣接点は特定の方向の範囲でのみ分布する傾向にあると考えている。 LoDDは、密度非依存のK-Nearest Neighbors (KNN) 法を採用し、KNN座標の共分散行列の固有値を用いて、クエリポイントの集中度を測定する統計に基づく計量を定義する。 我々は,5つの合成データセット(2-Dおよび3-D)と10個の実世界のベンチマークに対するLoDDの有効性を実証し,K-meansとNcutの2つの典型的なクラスタリング手法を用いてクラスタリング性能を検証した。 その結果,loddは有望でロバストな検出精度を時間効率良く達成できることがわかった。

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