Fugu-MT 論文翻訳(概要): Almost Linear Time Consistent Mode Estimation and Quick Shift Clustering

論文の概要: Almost Linear Time Consistent Mode Estimation and Quick Shift Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07995v1
Date: Tue, 11 Mar 2025 02:51:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-12 15:45:51.181479
Title: Almost Linear Time Consistent Mode Estimation and Quick Shift Clustering
Title（参考訳）: ほぼ線形時間一貫性モード推定とクイックシフトクラスタリング
Authors: Sajjad Hashemian,
Abstract要約: 局所性感性ハッシュ(LSH)とQuick Shiftアルゴリズムを組み合わせた高次元空間における密度に基づくクラスタリング法を提案する。提案手法は、密度に基づくクラスタリングの一貫性を維持しながら、ほぼ線形時間複雑性を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: In this paper, we propose a method for density-based clustering in high-dimensional spaces that combines Locality-Sensitive Hashing (LSH) with the Quick Shift algorithm. The Quick Shift algorithm, known for its hierarchical clustering capabilities, is extended by integrating approximate Kernel Density Estimation (KDE) using LSH to provide efficient density estimates. The proposed approach achieves almost linear time complexity while preserving the consistency of density-based clustering.
Abstract（参考訳）: 本稿では,局所性感性ハッシュ(LSH)とQuick Shiftアルゴリズムを組み合わせた高次元空間における密度に基づくクラスタリング手法を提案する。階層的クラスタリング機能で知られるQuick Shiftアルゴリズムは、LSHを用いて近似カーネル密度推定(KDE)を統合して、効率的な密度推定を提供する。提案手法は、密度に基づくクラスタリングの一貫性を維持しながら、ほぼ線形時間複雑性を実現する。

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