論文の概要: Autoencoded UMAP-Enhanced Clustering for Unsupervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07729v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 22:30:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:28:46.743875
• Title: Autoencoded UMAP-Enhanced Clustering for Unsupervised Learning
• Title（参考訳）: 教師なし学習のための自動符号化 UMAP 拡張クラスタリング
• Authors: Malihehsadat Chavooshi, Alexander V. Mamonov,
• Abstract要約: 本稿では,低次元空間にデータを非線形に埋め込み,次に従来のクラスタリングアルゴリズムを用いて非教師なし学習を行う手法を提案する。 この埋め込みはデータのクラスタビリティを促進し、オートエンコーダニューラルネットワークのエンコーダとUMAPアルゴリズムの出力の2つのマッピングで構成されている。 MNISTデータに適用した場合、AUECはクラスタリング精度において最先端技術よりも大幅に優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License:
• Abstract: We propose a novel approach to unsupervised learning by constructing a non-linear embedding of the data into a low-dimensional space followed by any conventional clustering algorithm. The embedding promotes clusterability of the data and is comprised of two mappings: the encoder of an autoencoder neural network and the output of UMAP algorithm. The autoencoder is trained with a composite loss function that incorporates both a conventional data reconstruction as a regularization component and a clustering-promoting component built using the spectral graph theory. The two embeddings and the subsequent clustering are integrated into a three-stage unsupervised learning framework, referred to as Autoencoded UMAP-Enhanced Clustering (AUEC). When applied to MNIST data, AUEC significantly outperforms the state-of-the-art techniques in terms of clustering accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,低次元空間にデータを非線形に埋め込み,次に従来のクラスタリングアルゴリズムを用いて非教師なし学習を行う手法を提案する。 この埋め込みはデータのクラスタビリティを促進し、オートエンコーダニューラルネットワークのエンコーダとUMAPアルゴリズムの出力の2つのマッピングで構成されている。 オートエンコーダは、従来のデータ再構成を正規化コンポーネントとして組み込んだ複合損失関数と、スペクトルグラフ理論を用いて構築されたクラスタリング・プロモーティングコンポーネントとを併用して訓練される。 2つの埋め込みとその後のクラスタリングは、Autoencoded UMAP-Enhanced Clustering (AUEC)と呼ばれる3段階の教師なし学習フレームワークに統合される。 MNISTデータに適用した場合、AUECはクラスタリング精度において最先端技術よりも大幅に優れている。

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