Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stochastic mean-shift clustering

論文の概要: Stochastic mean-shift clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15684v1
Date: Mon, 25 Dec 2023 10:27:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 17:06:48.305132
Title: Stochastic mean-shift clustering
Title（参考訳）: 確率的平均シフトクラスタリング
Authors: Itshak Lapidot
Abstract要約: 平均シフトクラスタリングは、標準的な(決定論的)平均シフトクラスタリングと比較される。平均シフトクラスタリングは,ほとんどの場合,決定論的平均シフトよりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.844607682703337
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper we presented a stochastic version mean-shift clustering algorithm. In the stochastic version the data points "climb" to the modes of the distribution collectively, while in the deterministic mean-shift, each datum "climbs" individually, while all other data points remains in their original coordinates. Stochastic version of the mean-shift clustering is comparison with a standard (deterministic) mean-shift clustering on synthesized 2- and 3-dimensional data distributed between several Gaussian component. The comparison performed in terms of cluster purity and class data purity. It was found the the stochastic mean-shift clustering outperformed in most of the cases the deterministic mean-shift.
Abstract（参考訳）: 本稿では,確率バージョン平均シフトクラスタリングアルゴリズムを提案する。確率的バージョンでは、データは集合的な分布のモードに「傾き」を向け、決定論的平均シフトでは各データムは個別に「傾き」、他の全てのデータポイントは元の座標に残る。平均シフトクラスタリングの確率版は、複数のガウス成分間で分散された合成された2次元および3次元データ上の標準(決定論的)平均シフトクラスタリングと比較される。クラスタの純度とクラスデータの純度で比較した。確率的平均シフトクラスタリングは,ほとんどの場合,決定論的平均シフトよりも優れていた。

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