Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Self-supervised Robust Clustering for Unstructured Data with Unknown Cluster Number

論文の概要: Adaptive Self-supervised Robust Clustering for Unstructured Data with Unknown Cluster Number

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20119v2
Date: Tue, 30 Jul 2024 06:33:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 12:20:00.550258
Title: Adaptive Self-supervised Robust Clustering for Unstructured Data with Unknown Cluster Number
Title（参考訳）: 未知クラスタ数を持つ非構造化データに対する適応型自己教師付きロバストクラスタリング
Authors: Chen-Lu Ding, Jiancan Wu, Wei Lin, Shiyang Shen, Xiang Wang, Yancheng Yuan,
Abstract要約: 適応型自己教師型ロバストクラスタリング(Adaptive Self-supervised Robust Clustering, ASRC)と呼ばれる非構造化データに適した,新たな自己教師型ディープクラスタリング手法を提案する。 ASRCはグラフ構造とエッジ重みを適応的に学習し、局所構造情報と大域構造情報の両方をキャプチャする。 ASRCは、クラスタ数の事前知識に依存するメソッドよりも優れており、非構造化データのクラスタリングの課題に対処する上での有効性を強調している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.926206811876174
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a novel self-supervised deep clustering approach tailored for unstructured data without requiring prior knowledge of the number of clusters, termed Adaptive Self-supervised Robust Clustering (ASRC). In particular, ASRC adaptively learns the graph structure and edge weights to capture both local and global structural information. The obtained graph enables us to learn clustering-friendly feature representations by an enhanced graph auto-encoder with contrastive learning technique. It further leverages the clustering results adaptively obtained by robust continuous clustering (RCC) to generate prototypes for negative sampling, which can further contribute to promoting consistency among positive pairs and enlarging the gap between positive and negative samples. ASRC obtains the final clustering results by applying RCC to the learned feature representations with their consistent graph structure and edge weights. Extensive experiments conducted on seven benchmark datasets demonstrate the efficacy of ASRC, demonstrating its superior performance over other popular clustering models. Notably, ASRC even outperforms methods that rely on prior knowledge of the number of clusters, highlighting its effectiveness in addressing the challenges of clustering unstructured data.
Abstract（参考訳）: 本稿では,アダプティブ自己監督型ロバストクラスタリング (ASRC) と呼ばれる,クラスタ数の事前知識を必要とせず,非構造化データに適した新しい自己監視型ディープクラスタリング手法を提案する。特に、ASRCはグラフ構造とエッジ重みを適応的に学習し、局所的および大域的構造情報をキャプチャする。得られたグラフは,コントラスト学習技術を用いた拡張グラフオートエンコーダにより,クラスタリングに適した特徴表現を学習することを可能にする。さらに、ロバストな連続クラスタリング(RCC)によって得られたクラスタリング結果を利用して、負のサンプリングのためのプロトタイプを生成し、さらに正のペア間の一貫性を促進し、正のサンプルと負のサンプルのギャップを拡大する。 ASRCは、学習した特徴表現にRCCを適用し、その一貫したグラフ構造とエッジ重みで最終的なクラスタリング結果を得る。 7つのベンチマークデータセットで実施された大規模な実験は、ASRCの有効性を示し、他の一般的なクラスタリングモデルよりも優れた性能を示している。特に、ASRCはクラスタ数の事前知識に依存するメソッドよりも優れており、非構造化データのクラスタリングの課題に対処する上での有効性を強調している。

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