sum-of-norms聚类的局部版本
机器学习
2024-07-16 v3 统计理论
机器学习
统计理论
摘要
Sum-of-norms聚类是一个凸优化问题,其解可用于多元数据的聚类。我们提出并研究该方法的局部化版本,特别表明其能在随机球模型中分离任意接近的球。更精确地,我们证明了对不相交连通集进行聚类时所产生的误差的定量界。我们的界用数据点数量与泛函的局部化长度表示。
关键词
引用
@article{arxiv.2109.09589,
title = {Local versions of sum-of-norms clustering},
author = {Alexander Dunlap and Jean-Christophe Mourrat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.09589},
year = {2024}
}
备注
20 pages, 2 figures, accepted version, to appear in SIAM J. Math. Data Sci