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J-GLOBAL ID：202202227757211007   整理番号：22A0182571

ファジィアンカーによる二分グラフに基づくスペクトル回転【JST・京大機械翻訳】

Bipartite graph based spectral rotation with fuzzy anchors

著者 (2件)： Yuan Yuan (School of Computer Science and School of Artificial Intelligence, Optics and Electronics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, PR China) ,  Wang Chengze (School of Computer Science and School of Artificial Intelligence, Optics and Electronics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 471  ページ： 369-376  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スペクトルクラスタリングは通常,データの多様体構造の利用により印象的な性能を得る。しかし,高い計算量のため,従来のスペクトルクラスタリング法が広く適用できない。この問題に取り組むために,アンカー点ベースモデルのような一連の拡張を開発した。それにもかかわらず,既存の手法はアンカー点選択と二部グラフの構築を分離し,アンカーベース手法の性能を妨げる。本論文では,既存のアンカーベーススペクトルクラスタリングとファジィk平均の間の接続を明らかにすることにより,関連する方法の性能は早期終了によって制限されることが分かった。従って,高品質二分グラフを生成する完全な学習アプローチを提案した。さらに,生成した二部グラフを,スペクトルクラスタリングを実行するために直接利用することができ,そして,改良スペクトル回転を採用して,性能をさらに強化した。最終的に,広範囲な実験は,提案方法が特にアンカー点が制限されるとき,良い性能を得ることを示す。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多様体 ,  学習 ,  *スペクトル ,  計算量 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： *二部グラフ ,  高品質 ,  スペクトラルクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 二部グラフ ,  スペクトル回転 ,  ファジィアンカー

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ファジィ ,  アンカー ,  二分グラフ ,  スペクトル