ビッグデータの高速射影クラスタリング近似【JST・京大機械翻訳】

Statman Adiel; Rozenberg Liat; Feldman Dan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206344106055 整理番号：22P0213006

ビッグデータの高速射影クラスタリング近似【JST・京大機械翻訳】

Faster Projective Clustering Approximation of Big Data

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2020年11月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

射影クラスタリングにおいて,R ̄dにおけるn点のセットを与え,いくつかの与えられた距離関数に従ってR ̄dにおけるk線形部分空間の集合Sにそれらをクラスタ化する。この問題のためのeps-コアセットは,そのような可能なSのすべてに対して,これらの距離の和が(1+eps)の因子まで近似されるような入力点の加重(スケール)部分集合である。既存のexp(m)解と比較して,O(ndm)時間におけるm線クラスタ化の場合に対する最初のO(log(m))近似を示唆することにより,既存のコアセットのサイズを縮小することを示唆した。次に,これらのライン上のポイントを投影し,十分に大きなmに対して,射影クラスタリングのためのコアセットを得ることを証明した。また,提案アルゴリズムは,異常値を処理するために一般化する。実験結果とオープンコードも提供した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , システム・制御理論一般 , 数値計算 , パターン認識 , 図形・画像処理一般

, , ,

前のページに戻る