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.

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