論文の概要: TANGO: Clustering with Typicality-Aware Nonlocal Mode-Seeking and Graph-Cut Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10084v2
• Date: Thu, 05 Jun 2025 06:47:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.170563
• Title: TANGO: Clustering with Typicality-Aware Nonlocal Mode-Seeking and Graph-Cut Optimization
• Title（参考訳）: TANGO: 通常性を考慮した非局所モード探索とグラフカット最適化によるクラスタリング
• Authors: Haowen Ma, Zhiguo Long, Hua Meng,
• Abstract要約: 密度に基づくモード探索法は,低密度点から高密度近傍への遠心依存性を生成する。 両言語の観点から, 局所的に定義された依存関係を探索することにより, 固有性という新しい概念を導入する。 我々は,グローバルビューの典型性を利用して,モードを効果的かつ効率的に識別するアルゴリズムを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4783546111391215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Density-based mode-seeking methods generate a \emph{density-ascending dependency} from low-density points towards higher-density neighbors. Current mode-seeking methods identify modes by breaking some dependency connections, but relying heavily on local data characteristics, requiring case-by-case threshold settings or human intervention to be effective for different datasets. To address this issue, we introduce a novel concept called \emph{typicality}, by exploring the \emph{locally defined} dependency from a \emph{global} perspective, to quantify how confident a point would be a mode. We devise an algorithm that effectively and efficiently identifies modes with the help of the global-view typicality. To implement and validate our idea, we design a clustering method called TANGO, which not only leverages typicality to detect modes, but also utilizes graph-cut with an improved \emph{path-based similarity} to aggregate data into the final clusters. Moreover, this paper also provides some theoretical analysis on the proposed algorithm. Experimental results on several synthetic and extensive real-world datasets demonstrate the effectiveness and superiority of TANGO. The code is available at https://github.com/SWJTU-ML/TANGO_code.
• Abstract（参考訳）: 密度に基づくモード探索法は、低密度点から高密度近傍への 'emph{density- Ascending dependency} を生成する。 現在のモード検索方法は、いくつかの依存関係接続を壊すことでモードを識別するが、異なるデータセットに有効であるためには、ケースバイケースのしきい値の設定や人間の介入を必要とする、ローカルなデータ特性に大きく依存する。 この問題に対処するために、ある点がモードであるかどうかを定量化するために、 \emph{locally defined} の依存関係を \emph{global} の観点から探索することで、 \emph{typicality} という新しい概念を導入する。 我々は,グローバルビューの典型性を利用して,モードを効果的かつ効率的に識別するアルゴリズムを考案する。 提案手法の実装と検証のために,TANGOと呼ばれるクラスタリング手法を設計し,モード検出に典型性を活用するだけでなく,改良された 'emph{path-based similarity} でグラフカットを用いて最終クラスタにデータを集約する。 さらに,提案手法の理論的解析も行う。 いくつかの人工的および広範囲な実世界のデータセットの実験結果は、TANGOの有効性と優位性を示している。 コードはhttps://github.com/SWJTU-ML/TANGO_codeで公開されている。

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