論文の概要: Spectral Clustering in Convex and Constrained Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03012v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 18:50:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 18:44:36.516363
• Title: Spectral Clustering in Convex and Constrained Settings
• Title（参考訳）: 凸・拘束状態におけるスペクトルクラスタリング
• Authors: Swarup Ranjan Behera, Vijaya V. Saradhi,
• Abstract要約: 半定スペクトルクラスタリングにペアワイズ制約をシームレスに統合する新しいフレームワークを提案する。 本手法は,半定スペクトルクラスタリングによって複雑なデータ構造を捕捉する能力を体系的に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Spectral clustering methods have gained widespread recognition for their effectiveness in clustering high-dimensional data. Among these techniques, constrained spectral clustering has emerged as a prominent approach, demonstrating enhanced performance by integrating pairwise constraints. However, the application of such constraints to semidefinite spectral clustering, a variant that leverages semidefinite programming to optimize clustering objectives, remains largely unexplored. In this paper, we introduce a novel framework for seamlessly integrating pairwise constraints into semidefinite spectral clustering. Our methodology systematically extends the capabilities of semidefinite spectral clustering to capture complex data structures, thereby addressing real-world clustering challenges more effectively. Additionally, we extend this framework to encompass both active and self-taught learning scenarios, further enhancing its versatility and applicability. Empirical studies conducted on well-known datasets demonstrate the superiority of our proposed framework over existing spectral clustering methods, showcasing its robustness and scalability across diverse datasets and learning settings. By bridging the gap between constrained learning and semidefinite spectral clustering, our work contributes to the advancement of spectral clustering techniques, offering researchers and practitioners a versatile tool for addressing complex clustering challenges in various real-world applications. Access to the data, code, and experimental results is provided for further exploration (https://github.com/swarupbehera/SCCCS).
• Abstract（参考訳）: スペクトルクラスタリング法は高次元データのクラスタリングにおける有効性について広く認識されている。 これらの技術の中で、制約付きスペクトルクラスタリングが顕著なアプローチとして登場し、ペアの制約を統合することで性能の向上が図られている。 しかし、半定スペクトルクラスタリング(半定スペクトルクラスタリング)へのそのような制約の適用は、半定スペクトルクラスタリングの目的を最適化するために半定スペクトルクラスタリングを利用する変種であり、ほとんど探索されていない。 本稿では,ペアワイズ制約を半定スペクトルクラスタリングにシームレスに統合する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,半定スペクトルクラスタリングの能力を体系的に拡張し,複雑なデータ構造を捕捉し,現実のクラスタリングをより効果的に解決する。 さらに、このフレームワークをアクティブな学習シナリオと自己学習シナリオの両方に拡張し、その汎用性と適用性をさらに強化する。 良く知られたデータセットで実施された実証研究は、既存のスペクトルクラスタリング手法よりも提案したフレームワークの優位性を実証し、多様なデータセットや学習環境にまたがる堅牢性とスケーラビリティを実証した。 制約付き学習と半定スペクトルクラスタリングのギャップを埋めることで、我々の研究はスペクトルクラスタリング技術の進歩に寄与し、研究者や実践者は様々な現実世界のアプリケーションにおける複雑なクラスタリング問題に対処するための汎用的なツールを提供する。 データ、コード、実験結果へのアクセスは、さらなる探索のために提供される(https://github.com/swarupbehera/SCCCS)。

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