論文の概要: Federated k-Means via Generalized Total Variation Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09718v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 06:32:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.584424
• Title: Federated k-Means via Generalized Total Variation Minimization
• Title（参考訳）: 一般化トータル変分最小化によるフェデレーションk平均
• Authors: A. Jung,
• Abstract要約: 我々は、相互接続されたデバイスがプライベートなローカルデータセットにアクセスでき、ローカルデータセットを共有することなくデータセット全体を共同でクラスタリングする必要がある、フェデレーションクラスタリングの問題を考察する。 私たちはk-meansの原則に基づいたハードクラスタリングに重点を置いています。 我々は、GTVMinの例として、連合k平均クラスタリングを定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of federated clustering, where interconnected devices have access to private local datasets and need to jointly cluster the overall dataset without sharing their local dataset. Our focus is on hard clustering based on the k-means principle. We formulate federated k-means clustering as an instance of GTVMin. This formulation naturally lends to a federated k-means algorithm where each device updates local cluster centroids by solving a modified local k-means problem. The modification involves adding a penalty term to measure the discrepancy between the cluster centroid of neighbouring devices. Our federated k-means algorithm is privacy-friendly as it only requires sharing aggregated information among interconnected devices.
• Abstract（参考訳）: 我々は、相互接続されたデバイスがプライベートなローカルデータセットにアクセスでき、ローカルデータセットを共有することなくデータセット全体を共同でクラスタリングする必要がある、フェデレーションクラスタリングの問題を考察する。 私たちはk-meansの原則に基づいたハードクラスタリングに重点を置いています。 我々は、GTVMinの例として、連合k平均クラスタリングを定式化する。 この定式化は自然に、各デバイスが局所的なk平均問題を解くことで局所的なクラスタセントロイドを更新するフェデレートされたk平均アルゴリズムに結びつく。 この修正には、近隣機器のクラスタセントロイド間の差を測定するためにペナルティ項を追加することが含まれる。 我々の連合k平均アルゴリズムは、相互接続されたデバイス間でのみ集約された情報を共有する必要があるため、プライバシフレンドリである。

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