グラフ伝播による堅牢かつスケーラブルな密度ベースクラスタリングに向けて
arXiv cs.LG / 2026/5/4
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要点
- この論文は、CluPropというフレームワークを提案し、高次元空間における多様な密度のクラスタリングを、近傍グラフ上でのラベル伝播として再構成します。
- 密度ベースクラスタリングとグラフの連結性の間のギャップを、原理的に橋渡しすることで、従来の密度ベース手法で問題となりがちなパラメータ感度を低減することを目指します。
- CluPropは、近傍同定のスケーラビリティを高めるために、決定論的な密度ベース伝播戦略を用います。
- この手法は距離メトリクスに依存せず、既存ベースラインよりも精度で優れており、数百万点を数分で処理できるとされています。
