Fugu-MT 論文翻訳(概要): The recursive scheme of clustering

論文の概要: The recursive scheme of clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05479v1
Date: Wed, 10 Jan 2024 18:08:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-13 02:19:47.085612
Title: The recursive scheme of clustering
Title（参考訳）: 再帰的なクラスタリングスキーム
Authors: Alicja Miniak-G\'orecka, Krzysztof Podlaski, Tomasz Gwizda{\l}{\l}a
Abstract要約: 新たなアプローチによるクラスタリングは,専門家による評価と比較すると,より許容できる結果が得られることを示す。本稿では,地理的(気候)実験で得られたデータをクラスタリングするための再帰的手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The problem of data clustering is one of the most important in data analysis. It can be problematic when dealing with experimental data characterized by measurement uncertainties and errors. Our paper proposes a recursive scheme for clustering data obtained in geographical (climatological) experiments. The discussion of results obtained by k-means and SOM methods with the developed recursive procedure is presented. We show that the clustering using the new approach gives more acceptable results when compared to experts assessments.
Abstract（参考訳）: データクラスタリングの問題は、データ分析において最も重要な問題のひとつです。不確実性や誤りを計測する実験データを扱う場合、問題となることがある。本稿では,地理的(気候)実験で得られたデータをクラスタリングするための再帰的手法を提案する。そこで,k-means法とSOM法で得られた結果と再帰的手順について考察した。新たなアプローチによるクラスタリングは,専門家による評価と比較すると,より許容できる結果が得られることを示す。

関連論文リスト

Hierarchical and Density-based Causal Clustering [6.082022112101251]
本稿では,既成のアルゴリズムを用いて簡易かつ容易に実装可能なプラグイン推定器を提案する。さらに,それらの収束率について検討し,因果クラスタリングの付加コストが基本的に結果回帰関数の推定誤差であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-02T14:01:04Z)
Data Clustering and Visualization with Recursive Goemans-Williamson MaxCut Algorithm [0.0]
本稿では,ベクトル化されたデータクラスタリングタスクの性能向上を実現するため,古典的な Goemans-Williamson MaxCut アルゴリズムを改良した。本手法は計算効率とクラスタリング精度の両面での優位性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-14T18:30:57Z)
Distributional Reduction: Unifying Dimensionality Reduction and Clustering with Gromov-Wasserstein [56.62376364594194]
教師なし学習は、潜在的に大きな高次元データセットの基盤構造を捉えることを目的としている。本研究では、最適輸送のレンズの下でこれらのアプローチを再検討し、Gromov-Wasserstein問題と関係を示す。これにより、分散還元と呼ばれる新しい一般的なフレームワークが公開され、DRとクラスタリングを特別なケースとして回復し、単一の最適化問題内でそれらに共同で対処することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-03T19:00:19Z)
A structured regression approach for evaluating model performance across intersectional subgroups [53.91682617836498]
分散評価(disaggregated evaluation)は、AIフェアネスアセスメントにおける中心的なタスクであり、AIシステムのさまざまなサブグループ間でのパフォーマンスを測定することを目的としている。非常に小さなサブグループであっても,信頼性の高いシステム性能推定値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-26T14:21:45Z)
Mostly Beneficial Clustering: Aggregating Data for Operational Decision Making [3.9825334703672812]
本稿では,クラスタ構造を利用したShrunken-SAA手法を提案する。問題の数が増えるにつれて、問題間で与えられたクラスタ構造を活用することで、さらなるメリットが得られます。提案手法は, 軽度条件下での一般的なコスト関数に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-29T02:53:32Z)
Neural Capacitated Clustering [6.155158115218501]
本稿では,クラスタセンターへのポイントの割り当て確率を予測するニューラルネットワークを学習する,容量クラスタリング問題(CCP)の新しい手法を提案する。人工データと2つの実世界のデータセットに関する実験では、我々のアプローチは文学の最先端の数学的および解法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-10T09:33:44Z)
Enhancing cluster analysis via topological manifold learning [0.3823356975862006]
クラスタ化前にデータセットのトポロジ構造を推定することで,クラスタ検出を大幅に向上させることができることを示す。位相構造を推定するための多様体学習法UMAPと密度に基づくクラスタリング法DBSCANを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-01T15:53:39Z)
Differentially-Private Clustering of Easy Instances [67.04951703461657]
異なるプライベートクラスタリングでは、個々のデータポイントに関する情報を公開せずに、$k$のクラスタセンターを特定することが目標だ。我々は、データが"簡単"である場合にユーティリティを提供する実装可能な差分プライベートクラスタリングアルゴリズムを提供する。我々は、非プライベートクラスタリングアルゴリズムを簡単なインスタンスに適用し、結果をプライベートに組み合わせることのできるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-29T08:13:56Z)
Riemannian classification of EEG signals with missing values [67.90148548467762]
本稿では脳波の分類に欠落したデータを扱うための2つの方法を提案する。第1のアプローチでは、インプットされたデータと$k$-nearestの隣人アルゴリズムとの共分散を推定し、第2のアプローチでは、期待最大化アルゴリズム内で観測データの可能性を活用することにより、観測データに依存する。その結果, 提案手法は観測データに基づく分類よりも優れており, 欠落したデータ比が増大しても高い精度を維持することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-19T14:24:50Z)
Scalable Hierarchical Agglomerative Clustering [65.66407726145619]
既存のスケーラブルな階層的クラスタリング手法は、スピードの質を犠牲にする。我々は、品質を犠牲にせず、数十億のデータポイントまでスケールする、スケーラブルで集約的な階層的クラスタリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-22T15:58:35Z)
Decorrelated Clustering with Data Selection Bias [55.91842043124102]
本稿では,データ選択バイアスを伴うクラスタリングのためのデコリレーション正規化K-Meansアルゴリズム(DCKM)を提案する。 DCKMアルゴリズムは,選択バイアスによって生じる予期せぬ特徴相関を除去する必要があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-29T08:55:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。