Published November 8, 2021
| Version v1
Publication
Open
Unified Embedding and Clustering
Creators
- 1. University of Ouargla
- 2. Université du Québec à Trois-Rivières
- 3. Bournemouth University
Description
In this paper, we introduce a novel algorithm that unifies manifold embedding and clustering (UEC) which efficiently predicts clustering assignments of the high dimensional data points in a new embedding space. The algorithm is based on a bi-objective optimisation problem combining embedding and clustering loss functions. Such original formulation will allow to simultaneously preserve the original structure of the data in the embedding space and produce better clustering assignments. The experimental results using a number of real-world datasets show that UEC is competitive with the state-of-art clustering methods.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
في هذه الورقة، نقدم خوارزمية جديدة توحد التضمين والتجميع المتعدد (UEC) التي تتنبأ بكفاءة بتخصيصات التجميع لنقاط البيانات عالية الأبعاد في مساحة تضمين جديدة. تعتمد الخوارزمية على مشكلة تحسين ثنائية الهدف تجمع بين وظائف التضمين وفقدان التجميع العنقودي. ستسمح هذه الصيغة الأصلية بالحفاظ في وقت واحد على البنية الأصلية للبيانات في مساحة التضمين وإنتاج مهام تجميع أفضل. تظهر النتائج التجريبية باستخدام عدد من مجموعات البيانات في العالم الحقيقي أن UEC قادرة على المنافسة مع أساليب التجميع الحديثة.Translated Description (French)
Dans cet article, nous introduisons un nouvel algorithme qui unifie l'intégration multiple et le regroupement (UEC) qui prédit efficacement les affectations de regroupement des points de données de haute dimension dans un nouvel espace d'intégration. L'algorithme est basé sur un problème d'optimisation bi-objectif combinant des fonctions d'intégration et de perte de clustering. Une telle formulation originale permettra de préserver simultanément la structure originale des données dans l'espace d'intégration et de produire de meilleures affectations de regroupement. Les résultats expérimentaux utilisant un certain nombre d'ensembles de données du monde réel montrent que l'UEC est compétitive avec les méthodes de clustering de pointe.Translated Description (Spanish)
En este documento, presentamos un nuevo algoritmo que unifica la incrustación y agrupación múltiple (UEC) que predice de manera eficiente las asignaciones de agrupación de los puntos de datos de alta dimensión en un nuevo espacio de incrustación. El algoritmo se basa en un problema de optimización bi-objetivo que combina funciones de pérdida de incrustación y agrupación. Dicha formulación original permitirá preservar simultáneamente la estructura original de los datos en el espacio de incrustación y producir mejores asignaciones de agrupamiento. Los resultados experimentales que utilizan una serie de conjuntos de datos del mundo real muestran que UEC es competitivo con los métodos de agrupación de última generación.Files
31319683.pdf.pdf
Files
(429.1 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:e0e99cb7a47f88d24ef6a71273684ad2
|
429.1 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- التضمين والتجميع الموحد
- Translated title (French)
- Intégration et clustering unifiés
- Translated title (Spanish)
- Incrustación y agrupación unificadas
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4206148502
- DOI
- 10.36227/techrxiv.16926754
References
- https://openalex.org/W1128809682
- https://openalex.org/W151377110
- https://openalex.org/W1663973292
- https://openalex.org/W1987971958
- https://openalex.org/W2001141328
- https://openalex.org/W2020735245
- https://openalex.org/W2051224630
- https://openalex.org/W2053186076
- https://openalex.org/W2085487226
- https://openalex.org/W2094826395
- https://openalex.org/W2097308346
- https://openalex.org/W2100495367
- https://openalex.org/W2100659887
- https://openalex.org/W2102605133
- https://openalex.org/W2112796928
- https://openalex.org/W2117539524
- https://openalex.org/W2121947440
- https://openalex.org/W2127218421
- https://openalex.org/W2139427956
- https://openalex.org/W2150102617
- https://openalex.org/W2153794775
- https://openalex.org/W2163605009
- https://openalex.org/W2165874743
- https://openalex.org/W2187089797
- https://openalex.org/W2188484319
- https://openalex.org/W2194775991
- https://openalex.org/W2405933695
- https://openalex.org/W2593814746
- https://openalex.org/W2608862709
- https://openalex.org/W2779692282
- https://openalex.org/W2784962210
- https://openalex.org/W2786672974
- https://openalex.org/W2884851420
- https://openalex.org/W2962835968
- https://openalex.org/W2962852342
- https://openalex.org/W2963684088
- https://openalex.org/W2964010455
- https://openalex.org/W2964074409
- https://openalex.org/W2964275228
- https://openalex.org/W2986063762
- https://openalex.org/W2997574889
- https://openalex.org/W3015219016
- https://openalex.org/W3041242936
- https://openalex.org/W3118608800
- https://openalex.org/W3141898517
- https://openalex.org/W4236644932
- https://openalex.org/W4288261900