論文の概要: Deep Spectral Clustering via Joint Spectral Embedding and Kmeans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11080v1
- Date: Sun, 15 Dec 2024 06:40:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:59:55.386682
- Title: Deep Spectral Clustering via Joint Spectral Embedding and Kmeans
- Title（参考訳）: 結合型スペクトル埋め込みとKmeansによる深部スペクトルクラスタリング
- Authors: Wengang Guo, Wei Ye,
- Abstract要約: textbfDeep textbfSpectral textbfClustering (textbfDSC)は、スペクトル埋め込みモジュールとgreedy Kmeansモジュールの2つの主要モジュールから構成される。
前者のモジュールは、ディープニューラルネットワークとパワーイテレーションを使用して、サンプルをスペクトル埋め込み空間に効率的に埋め込むことを学ぶ。
後者のモジュールは、学習したスペクトル埋め込み上のKmeansのクラスタ構造を、グリーディ最適化戦略によって改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.266012989684753
- License:
- Abstract: Spectral clustering is a popular clustering method. It first maps data into the spectral embedding space and then uses Kmeans to find clusters. However, the two decoupled steps prohibit joint optimization for the optimal solution. In addition, it needs to construct the similarity graph for samples, which suffers from the curse of dimensionality when the data are high-dimensional. To address these two challenges, we introduce \textbf{D}eep \textbf{S}pectral \textbf{C}lustering (\textbf{DSC}), which consists of two main modules: the spectral embedding module and the greedy Kmeans module. The former module learns to efficiently embed raw samples into the spectral embedding space using deep neural networks and power iteration. The latter module improves the cluster structures of Kmeans on the learned spectral embeddings by a greedy optimization strategy, which iteratively reveals the direction of the worst cluster structures and optimizes embeddings in this direction. To jointly optimize spectral embeddings and clustering, we seamlessly integrate the two modules and optimize them in an end-to-end manner. Experimental results on seven real-world datasets demonstrate that DSC achieves state-of-the-art clustering performance.
- Abstract（参考訳）: スペクトルクラスタリングは一般的なクラスタリング手法である。
まずデータをスペクトル埋め込み空間にマッピングし、次にKmeansを使ってクラスタを見つける。
しかし、2つの分離されたステップは最適解に対する共同最適化を禁止している。
さらに、データは高次元であるときに次元の呪いに苦しむサンプルの類似性グラフを構築する必要がある。
これら2つの課題に対処するために、スペクトル埋め込みモジュールとgreedy Kmeansモジュールという2つの主要モジュールからなる \textbf{D}eep \textbf{S}pectral \textbf{C}lustering (\textbf{DSC})を導入する。
前者のモジュールは、ディープニューラルネットワークとパワーイテレーションを使用して、サンプルをスペクトル埋め込み空間に効率的に埋め込むことを学ぶ。
後者のモジュールは、学習したスペクトル埋め込み上のKmeansのクラスタ構造を、ひどい最適化戦略によって改善し、最悪のクラスタ構造の方向を反復的に明らかにし、この方向の埋め込みを最適化する。
スペクトル埋め込みとクラスタリングを協調的に最適化するために、2つのモジュールをシームレスに統合し、エンドツーエンドで最適化する。
7つの実世界のデータセットの実験結果は、DSCが最先端のクラスタリング性能を達成することを示す。
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