論文の概要: Regularized Projection Matrix Approximation with Applications to Community Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16598v1
• Date: Sun, 26 May 2024 15:18:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 20:19:32.296363
• Title: Regularized Projection Matrix Approximation with Applications to Community Detection
• Title（参考訳）: 正規化射影行列近似とコミュニティ検出への応用
• Authors: Zheng Zhai, Mingxin Wu, Xiaohui Li,
• Abstract要約: 本稿では,アフィニティ行列からクラスタ情報を復元することを目的とした正規化プロジェクション行列近似フレームワークを提案する。 本稿では,それぞれ有界,正,スパースなシナリオに対処する3つの異なるペナルティ関数を探索し,その問題を解決するために乗算器の交互方向法(ADMM)アルゴリズムを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5033631151609534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a regularized projection matrix approximation framework aimed at recovering cluster information from the affinity matrix. The model is formulated as a projection approximation problem incorporating an entrywise penalty function. We explore three distinct penalty functions addressing bounded, positive, and sparse scenarios, respectively, and derive the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) algorithm to solve the problem. Then, we provide a theoretical analysis establishing the convergence properties of the proposed algorithm. Extensive numerical experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate that our regularized projection matrix approximation approach significantly outperforms state-of-the-art methods in terms of clustering performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アフィニティ行列からクラスタ情報を復元することを目的とした正規化プロジェクション行列近似フレームワークを提案する。 このモデルは、エントリーワイドペナルティ関数を組み込んだ投影近似問題として定式化される。 本稿では,それぞれ有界,正,スパースなシナリオに対処する3つの異なるペナルティ関数を探索し,その問題を解決するために乗算器の交互方向法(ADMM)アルゴリズムを導出する。 次に,提案アルゴリズムの収束特性を確立する理論的解析を行う。 合成および実世界の両方のデータセットに対する大規模な数値実験により、我々の正規化射影行列近似アプローチはクラスタリング性能において最先端の手法を著しく上回ることを示した。

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