Large Data Limit of the MBO Scheme for Data Clustering

نویسندگان

چکیده

The MBO scheme is a highly performant used for data clustering and other applications in machine learning. We report on the first theoretical studies of large limit. Our results relate (i) final state to minimal surfaces manifold (ii) dynamics steepest descent surfaces, which mean curvature flow. tools employed are variational methods viscosity solution techniques (ii).

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

the clustering and classification data mining techniques in insurance fraud detection:the case of iranian car insurance

با توجه به گسترش روز افزون تقلب در حوزه بیمه به خصوص در بخش بیمه اتومبیل و تبعات منفی آن برای شرکت های بیمه، به کارگیری روش های مناسب و کارآمد به منظور شناسایی و کشف تقلب در این حوزه امری ضروری است. درک الگوی موجود در داده های مربوط به مطالبات گزارش شده گذشته می تواند در کشف واقعی یا غیرواقعی بودن ادعای خسارت، مفید باشد. یکی از متداول ترین و پرکاربردترین راه های کشف الگوی داده ها استفاده از ر...

A Fast MBO Scheme for Multiclass Data Classification

We describe a new variant of the MBO scheme for solving the semi-supervised data classification problem on a weighted graph. The scheme is based on the minimization of the graph heat content energy. The resulting algorithms guarantee dissipation of the graph heat content energy for an extremely wide class of weight matrices. As a result our method is both flexible and unconditionally stable. Ex...

متن کامل

Entropy-based Consensus for Distributed Data Clustering

The increasingly larger scale of available data and the more restrictive concerns on their privacy are some of the challenging aspects of data mining today. In this paper, Entropy-based Consensus on Cluster Centers (EC3) is introduced for clustering in distributed systems with a consideration for confidentiality of data; i.e. it is the negotiations among local cluster centers that are used in t...

متن کامل

A Fuzzy C-means Algorithm for Clustering Fuzzy Data and Its Application in Clustering Incomplete Data

The fuzzy c-means clustering algorithm is a useful tool for clustering; but it is convenient only for crisp complete data. In this article, an enhancement of the algorithm is proposed which is suitable for clustering trapezoidal fuzzy data. A linear ranking function is used to define a distance for trapezoidal fuzzy data. Then, as an application, a method based on the proposed algorithm is pres...

متن کامل

metrics for the detection of changed buildings in 3d old vector maps using als data (case study: isfahan city)

هدف از این تحقیق، ارزیابی و بهبود متریک های موجود جهت تایید صحت نقشه های قدیمی سه بعدی برداری با استفاده از ابر نقطه حاصل از لیزر اسکن جدید شهر اصفهان می باشد . بنابراین ابر نقطه حاصل از لیزر اسکنر با چگالی حدودا سه نقطه در هر متر مربع جهت شناسایی عوارض تغییر کرده در نقشه های قدیمی سه بعدی استفاده شده است. تمرکز ما در این تحقیق بر روی ساختمان به عنوان یکی از اصلی ترین عارضه های شهری می باشد. من...

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Proceedings in applied mathematics & mechanics

سال: 2023

ISSN: ['1617-7061']

DOI: https://doi.org/10.1002/pamm.202200308