用于几何聚类的变分 Wasserstein 重心
机器学习
2023-03-31 v2 机器学习
摘要
我们提出通过变分原理求解 Monge 映射来计算 Wasserstein 重心（WBs）。我们讨论了 WBs 的度量性质，并探究了它们与 K-means 聚类和双聚类的联系，尤其是 Monge WBs 的联系。我们还讨论了 Monge WBs 在非平衡测度和球面域上的可行性。我们提出了两个新问题——正则化 K-means 和 Wasserstein 重心压缩。我们展示了 VWBs 在解决这些聚类相关问题中的用途。
引用
@article{arxiv.2002.10543,
title = {Variational Wasserstein Barycenters for Geometric Clustering},
author = {Liang Mi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.10543},
year = {2023}
}