Similarity-based Clustering by Left-Stochastic Matrix Factorization

Source

• Evernote/IFTTT Feedly/Similarity-based Clustering by Left-Stochastic Matrix Factorization.md

Summary

이 논문은 유사도 행렬의 요소를 미지의 클러스터 확률의 내적으로 모델링하는 유사도 기반 클러스터링 방법을 제안합니다. 주어진 유사도 행렬로부터 클러스터 확률을 추정하기 위해 왼쪽 확률적 비음수 행렬 분해(left-stochastic non-negative matrix factorization) 문제를 도입하고, 이를 위한 회전 기반 알고리즘을 제시합니다. 고유한 행렬 분해 및 클러스터링의 조건과 오차 한계를 제공하며, 특히 2개 클러스터 경우에 효율적이어서 다수 클러스터 시 계층적 변형 알고리즘을 제안합니다. 실험 결과, 제안된 모델은 대부분의 데이터셋에서 높은 클러스터 내 유사도를 보이며 주어진 클래스 라벨과 일치하고, 효율적인 계층적 변형도 우수한 성능을 보입니다.

Key Points

• 유사도 행렬 요소를 클러스터 확률의 내적으로 모델링
• 왼쪽 확률적 비음수 행렬 분해(left-stochastic NMF) 문제 도입
• 회전 기반 행렬 분해 알고리즘 제안
• 고유 분해 조건 및 오차 한계 제공
• 2개 클러스터 시 효율적이며, 다수 클러스터 시 계층적 변형 제안
• 실험적으로 높은 클러스터 내 유사도 및 클래스 라벨 일치 성능 확인

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