Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph Max Shift: A Hill-Climbing Method for Graph Clustering

論文の概要: Graph Max Shift: A Hill-Climbing Method for Graph Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18794v1
Date: Wed, 27 Nov 2024 22:32:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-02 15:22:24.518474
Title: Graph Max Shift: A Hill-Climbing Method for Graph Clustering
Title（参考訳）: Graph Max Shift: グラフクラスタリングのためのヒルクライミング方法
Authors: Ery Arias-Castro, Elizabeth Coda, Wanli Qiao,
Abstract要約: 本稿では,空間内のクラスタリング点に対して提案した勾配上昇法に類似したグラフクラスタリング法を提案する。モース正規性のある密度からデータ iid を持つランダムな幾何グラフに適用した場合、この手法は一貫性があることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.547063832007314
License:
Abstract: We present a method for graph clustering that is analogous with gradient ascent methods previously proposed for clustering points in space. We show that, when applied to a random geometric graph with data iid from some density with Morse regularity, the method is asymptotically consistent. Here, consistency is understood with respect to a density-level clustering defined by the partition of the support of the density induced by the basins of attraction of the density modes.
Abstract（参考訳）: 本稿では,空間内のクラスタリング点に対して提案した勾配上昇法に類似したグラフクラスタリング法を提案する。モース正規性のある密度からデータイドを持つランダムな幾何グラフに適用した場合、この手法は漸近的に一貫したものであることを示す。ここでは、密度モードのアトラクションの盆地によって誘導される密度の支持の分配によって定義される密度レベルのクラスタリングについて、一貫性が理解される。

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