Fugu-MT 論文翻訳(概要): Clustering data by reordering them

論文の概要: Clustering data by reordering them

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19067v1
Date: Mon, 24 Mar 2025 18:54:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-26 16:54:18.961853
Title: Clustering data by reordering them
Title（参考訳）: データを並べ替えてクラスタ化する
Authors: Axel Descamps, Sélène Forget, Aliénor Lahlou, Claire Lavergne, Camille Berthelot, Guillaume Stirnemann, Rodolphe Vuilleumier, Nicolas Chéron,
Abstract要約: 要素を別々に分析するために家族にグループ化することは、科学の多くの分野において標準的な分析手順である。本研究では,家族同士が互いに似ており,家族以外の要素に似ていないという単純な考え方に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: Grouping elements into families to analyse them separately is a standard analysis procedure in many areas of sciences. We propose herein a new algorithm based on the simple idea that members from a family look like each other, and don't resemble elements foreign to the family. After reordering the data according to the distance between elements, the analysis is automatically performed with easily-understandable parameters. Noise is explicitly taken into account to deal with the variety of problems of a data-driven world. We applied the algorithm to sort biomolecules conformations, gene sequences, cells, images, and experimental conditions.
Abstract（参考訳）: 要素を別々に分析するために家族にグループ化することは、科学の多くの分野において標準的な分析手順である。ここでは、家族のメンバー同士が互いに似ていて、家族以外の要素と似ていないという単純な考え方に基づく新しいアルゴリズムを提案する。要素間の距離に応じてデータを並べ替えた後、分析は容易に理解可能なパラメータで自動的に実行される。ノイズは、データ駆動の世界の様々な問題に対処するために明示的に考慮される。本アルゴリズムを用いて, 生体分子のコンフォーメーション, 遺伝子配列, 細胞, 画像, 実験条件のソートを行った。

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