基于 Frank-Wolfe 算法的主导集聚类高效优化
机器学习
2022-12-06 v3 最优化与控制
机器学习
摘要
我们研究标准、成对和离步 Frank-Wolfe 算法，以高效优化主导集聚类。我们提出一个统一且计算高效的框架来运用不同变体的 Frank-Wolfe 方法，并通过若干实验研究考察其有效性。此外，我们给出了算法在所谓 Frank-Wolfe 间隙意义上的显式收敛速率。该理论分析专门针对主导集聚类，并一致地涵盖了不同变体。
引用
@article{arxiv.2007.11652,
title = {Efficient Optimization of Dominant Set Clustering with Frank-Wolfe Algorithms},
author = {Carl Johnell and Morteza Haghir Chehreghani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.11652},
year = {2022}
}
备注
Accepted at CIKM 2022. Sole copyright holder is ACM - CIKM (ACM International Conference on Information & Knowledge Management), all rights reserved. Available at https://dl.acm.org/doi/10.1145/3511808.3557306