ペアワイズ制約緩和のない制約付きクラスタリングと多重カーネル学習【JST・京大機械翻訳】

Boecking Benedikt; Jeanselme Vincent; Dubrawski Artur

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212460835471 整理番号：22P0309196

ペアワイズ制約緩和のない制約付きクラスタリングと多重カーネル学習【JST・京大機械翻訳】

Constrained Clustering and Multiple Kernel Learning without Pairwise Constraint Relaxation

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発行年： 2022年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月23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)

ペアワイズ制約の下でのクラスタリングは,クラスタリング性能を改善するための適切なカーネルあるいは距離メトリックの学習を可能にする重要な知識発見ツールである。これらのペアワイズ制約は,マストリンクとリンクできないペアの形式で生じ,多くのアプリケーションで自然に生じ,ユーザにとって直感的である。しかし,学習カーネルまたはメトリックスを学習する時,連続ドメインに離散制約を緩和する共通の実践は,リンクを符号化する情報として,汎化距離に変換される情報として,一般化を害化できる。データを共同でクラスタ化し,利用可能なペアワイズ制約に従ってカーネルを学習する新しい制約クラスタリングアルゴリズムを導入した。よく一般化するために,提案手法は,距離を知らせる連続領域に対してペアワイズ制約を緩和せずに制約充足を最大化するように設計されている。提案手法は多数の多様な公的に利用可能なデータセットに対して既存の手法よりも性能が優れており,この方法が大規模データを処理できる方法について議論する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , システム・制御理論一般

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