論文の概要: How to characterize imprecision in multi-view clustering?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04970v2
• Date: Sun, 7 Jul 2024 04:47:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 01:59:35.942753
• Title: How to characterize imprecision in multi-view clustering?
• Title（参考訳）: マルチビュークラスタリングにおけるインプレクションの特徴付け
• Authors: Jinyi Xu, Zuowei Zhang, Ze Lin, Yixiang Chen, Zhe Liu, Weiping Ding,
• Abstract要約: エントロピー制約(MvLRECM)に基づくマルチビュー低ランク明示的c-meansを提案する。 MvLRECMでは、各オブジェクトは異なるクラスタに属し、意思決定時の不確実性を特徴付ける。 さらに、エントロピー重み付けと低ランク制約を用いて、インプレクションの低減と精度の向上を図る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.706415654055657
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is still challenging to cluster multi-view data since existing methods can only assign an object to a specific (singleton) cluster when combining different view information. As a result, it fails to characterize imprecision of objects in overlapping regions of different clusters, thus leading to a high risk of errors. In this paper, we thereby want to answer the question: how to characterize imprecision in multi-view clustering? Correspondingly, we propose a multi-view low-rank evidential c-means based on entropy constraint (MvLRECM). The proposed MvLRECM can be considered as a multi-view version of evidential c-means based on the theory of belief functions. In MvLRECM, each object is allowed to belong to different clusters with various degrees of support (masses of belief) to characterize uncertainty when decision-making. Moreover, if an object is in the overlapping region of several singleton clusters, it can be assigned to a meta-cluster, defined as the union of these singleton clusters, to characterize the local imprecision in the result. In addition, entropy-weighting and low-rank constraints are employed to reduce imprecision and improve accuracy. Compared to state-of-the-art methods, the effectiveness of MvLRECM is demonstrated based on several toy and UCI real datasets.
• Abstract（参考訳）: 既存のメソッドでは、異なるビュー情報を組み合わせる際にのみ、特定の(シングルトン)クラスタにオブジェクトを割り当てることができるため、マルチビューデータのクラスタ化は依然として困難である。 その結果、異なるクラスタの重なり合う領域におけるオブジェクトのインプレクションを特徴付けることができず、エラーのリスクが高くなる。 そこで,本稿では,マルチビュークラスタリングにおける不正確性をどう特徴付けるか,という疑問に答えたい。 そこで本研究では,エントロピー制約(MvLRECM)に基づく多視点低ランクのc-meansを提案する。 提案したMvLRECMは、信念関数の理論に基づく明らかなc-平均の多視点版とみなすことができる。 MvLRECMでは、各オブジェクトは様々な支持度(信念の質量)を持つ異なるクラスタに属し、意思決定時の不確実性を特徴づける。 さらに、オブジェクトが複数のシングルトンクラスタの重なり合う領域にある場合、これらのシングルトンクラスタの結合として定義されたメタクラスタに割り当てられ、その結果の局所的なインプレクションを特徴づけることができる。 さらに、エントロピー重み付けと低ランク制約を用いて、インプレクションの低減と精度の向上を図る。 最先端の手法と比較して,MvLRECMの有効性は,いくつかの玩具およびUCI実データに基づいて示される。

関連論文リスト

• Self-Supervised Graph Embedding Clustering [70.36328717683297]
  K-means 1-step dimensionality reduction clustering method は,クラスタリングタスクにおける次元性の呪いに対処する上で,いくつかの進歩をもたらした。 本稿では,K-meansに多様体学習を統合する統一フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T08:59:51Z)
• Self Supervised Correlation-based Permutations for Multi-View Clustering [7.972599673048582]
  汎用データのためのエンドツーエンドのディープラーニングベースのMVCフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、新しい置換に基づく正準相関目標を用いて有意義な融合データ表現を学習することである。 10つのMVCベンチマークデータセットを用いて、モデルの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T08:08:30Z)
• Instance-Optimal Cluster Recovery in the Labeled Stochastic Block Model [79.46465138631592]
  観測されたラベルを用いてクラスタを復元する効率的なアルゴリズムを考案する。 本稿では,期待値と高い確率でこれらの下位境界との性能を一致させる最初のアルゴリズムであるIACを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-18T08:46:06Z)
• Deep Multiview Clustering by Contrasting Cluster Assignments [14.767319805995543]
  マルチビュークラスタリングは、データサンプルをクラスタに分類することで、マルチビューデータの基盤構造を明らかにすることを目的としている。 本稿では,複数のビュー間でクラスタ割り当てを対比することで,ビュー不変表現を学習し,クラスタリング結果を生成するクロスビューコントラスト学習(C)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T06:35:54Z)
• Likelihood Adjusted Semidefinite Programs for Clustering Heterogeneous Data [16.153709556346417]
  クラスタリングは広くデプロイされた学習ツールである。 iLA-SDPはEMよりも感度が低く、高次元データでは安定である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T21:03:13Z)
• A One-shot Framework for Distributed Clustered Learning in Heterogeneous Environments [54.172993875654015]
  異種環境における分散学習のためのコミュニケーション効率化手法のファミリーを提案する。 ユーザによるローカル計算に基づくワンショットアプローチと、サーバにおけるクラスタリングベースのアグリゲーションステップは、強力な学習保証を提供する。 厳密な凸問題に対しては,ユーザ毎のデータ点数がしきい値を超える限り,提案手法はサンプルサイズの観点から順序最適平均二乗誤差率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T09:04:10Z)
• Adaptively-weighted Integral Space for Fast Multiview Clustering [54.177846260063966]
  線形複雑度に近い高速マルチビュークラスタリングのための適応重み付き積分空間(AIMC)を提案する。 特に、ビュー生成モデルは、潜在積分空間からのビュー観測を再構成するために設計されている。 いくつかの実世界のデータセットで実施された実験は、提案したAIMC法の優位性を確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T05:47:39Z)
• Anomaly Clustering: Grouping Images into Coherent Clusters of Anomaly Types [60.45942774425782]
  我々は異常クラスタリングを導入し、その目標はデータを異常型の一貫性のあるクラスタにまとめることである。 これは異常検出とは違い、その目標は異常を通常のデータから分割することである。 パッチベースの事前訓練されたディープ埋め込みとオフザシェルフクラスタリング手法を用いた,単純で効果的なクラスタリングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-21T23:11:33Z)
• Learning Statistical Representation with Joint Deep Embedded Clustering [2.1267423178232407]
  StatDECは、共同統計表現学習とクラスタリングのための教師なしのフレームワークである。 実験により,これらの表現を用いることで,様々な画像データセットにまたがる不均衡な画像クラスタリングの結果を大幅に改善できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-11T09:26:52Z)
• Tensor-based Intrinsic Subspace Representation Learning for Multi-view Clustering [18.0093330816895]
  本稿では,マルチビュークラスタリングのための新規な固有部分空間表現(TISRL)を提案する。 異なる視点に含まれる特定の情報は、階級保存分解によって完全に調査されていることが分かる。 9つの一般的な実世界のマルチビューデータセットの実験結果は、TISRLの優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T03:36:18Z)
• Unsupervised Multi-view Clustering by Squeezing Hybrid Knowledge from Cross View and Each View [68.88732535086338]
  本稿では,適応グラフ正規化に基づくマルチビュークラスタリング手法を提案する。 5つの多視点ベンチマークの実験結果から,提案手法が他の最先端手法をクリアマージンで上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-23T08:25:06Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。