抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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k-平均クラスタリングは,様々な分野での基本的問題である。この問題は,非凸であり,標準アルゴリズムは,局所最適を見つけるだけで保証される。[1]で特徴付けられる局所解の構造について,望ましくない局所解を脱出し,大域的解(またはグランドトルース)を回復するための一般的なアルゴリズムフレームワークを提案した。このフレームワークは,次の2つのステップ間の交互からなる。(i)局所解における誤指定クラスタを検出し,(ii)非局所演算による電流局所解を改善する。これらのステップの実装を議論し,提案フレームワークが幾何学的観点から文献におけるk-平均アルゴリズムの変異体を統一する方法を解明した。さらに,提案したフレームワークの2つの自然拡張を導入し,そこではクラスタの初期数を誤指定した。このアプローチの理論的正当化を提供し,広範な実験で裏付けた。【JST・京大機械翻訳】