Generalized partitioned local depth

要約

この論文では、Berenhaut、Moore、Melvin によって最近導入された結束の概念の一般化を提供します [米国科学アカデミー議事録、119 (4) (2022)]。
提示された定式化は、ローカル関連性とサポート分割という 2 つの主要な確率論的概念を抽出することにより、分割されたローカル深度の手法に基づいています。
以前の結果は新しいコンテキスト内で拡張され、不確実性を伴うデータ内のコミュニティを明らかにするためのアプリケーションの例が含まれています。

要約(オリジナル)

In this paper we provide a generalization of the concept of cohesion as introduced recently by Berenhaut, Moore and Melvin [Proceedings of the National Academy of Sciences, 119 (4) (2022)]. The formulation presented builds on the technique of partitioned local depth by distilling two key probabilistic concepts: local relevance and support division. Earlier results are extended within the new context, and examples of applications to revealing communities in data with uncertainty are included.

arxiv情報

著者 Kenneth S. Berenhaut,John D. Foley,Liangdongsheng Lyu
発行日 2023-03-17 17:54:25+00:00
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カテゴリー: cs.LG, cs.SI, physics.soc-ph, stat.ML パーマリンク