כתבה
arXiv cs.LG ·
T-ARC: טכניקת קבוצה רנדומלית עם התייחסות לטופולוגיה
T-ARC: Topology-Aware Randomized Clustering via Distributionally Robust Stochastic Block Models
T-ARC מקורבת את K-means על ידי טכניקת קבוצה רנדומלית עם התייחסות לטופולוגיה, ומצליחה לגלות גבולות קשים ומקבצים מפוזרים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.39466v1 Announce Type: new Abstract: In this work, we introduce a new clustering method, namely T-ARC (Topology-Aware Randomized Clustering), that corrects the geometric bias of K-means by embedding topological information directly into the optimization objective. Building on the assumption that the data admits an underlying hidden structure modeled via a latent graph, the idea is to uncover this information through the interplay between the standard K-means data-fidelity term and a graph-cut penalty, which discourages cluster assignments inconsistent with the connectivity structure of the data. To render this coupling tractable, the latent graph is modeled as a random realization from a Stochastic Block Model (SBM), whose scalar parameter is optimized within a Distributionally
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית