論文の概要: Spectral Clustering for Discrete Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13913v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 03:17:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 16:01:05.196439
• Title: Spectral Clustering for Discrete Distributions
• Title（参考訳）: 離散分布のためのスペクトルクラスタリング
• Authors: Zixiao Wang, Dong Qiao, Jicong Fan
• Abstract要約: 離散分布クラスタリング(D2C)は、ワッサーシュタイン・バリセンタ法によってしばしば解決された。 本稿では,スペクトルクラスタリングと分布親和性測定に基づく簡易かつ効果的なフレームワークを提案する。 本稿では,クラスタリング分布における提案手法の成功を理論的に保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.232132445240243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discrete distribution clustering (D2C) was often solved by Wasserstein barycenter methods. These methods are under a common assumption that clusters can be well represented by barycenters, which may not hold in many real applications. In this work, we propose a simple yet effective framework based on spectral clustering and distribution affinity measures (e.g., maximum mean discrepancy and Wasserstein distance) for D2C. To improve the scalability, we propose to use linear optimal transport to construct affinity matrices efficiently on large datasets. We provide theoretical guarantees for the success of the proposed methods in clustering distributions. Experiments on synthetic and real data show that our methods outperform the baselines largely in terms of both clustering accuracy and computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 離散分布クラスタリング(d2c)はwasserstein barycenter法によってしばしば解かれた。 これらの方法は、クラスタがbarycentersによってうまく表現できるという共通の仮定の下に置かれている。 本研究では,d2cに対するスペクトルクラスタリングと分布親和性尺度(例えば,最大平均偏差とワッサースタイン距離)に基づく,単純かつ効果的な枠組みを提案する。 拡張性を向上させるため,大規模データセット上での親和性行列を効率的に構築するために線形最適輸送法を提案する。 本稿では,クラスタリング分布における提案手法の成功を理論的に保証する。 合成データおよび実データを用いた実験により,本手法はクラスタリング精度と計算効率の両面で,ベースラインよりも優れていることがわかった。

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