Kärnuppsättningar är eektiva representationer av datamängder så att modeller som är utbildade på kärnuppsättningen är bevisligen konkurrenskraftiga med modeller som är utbildade på den ursprungliga datauppsättningen. Som sådan har de framgångsrikt använts för att skala upp kluster modeller såsom K-Means och Gaussian blandning modeller till massiva datamängder. Hittills har emellertid algoritmerna och motsvarande teori vanligtvis varit specifika för varje klusterproblem. Vi föreslår en enda, praktisk algoritm för att konstruera starka kärnor för en stor klass av hårda och mjuka klusterproblem baserade på Bregman divergenser. Denna klass omfattar hårdkluster med populära förvrängningsåtgärder som Squared Euclidean avstånd, Mahalanobis avstånd, KLdivergence och Itakura-Saito avstånd. Motsvarande mjuka klusterproblem är direkt relaterade till populära blandningsmodeller på grund av ett dubbelt förhållande mellan Bregman divergens och Exponentiella familjedistributioner. Våra teoretiska resultat innebär ytterligare en randomiserad polynom-tids approximation för hård klustring. Vi visar hur praktisk den föreslagna algoritmen är i en empirisk utvärdering.
Som en direkt konsekvens, lösa på coreset ger bevisligen konkurrenskraftiga lösningar när de utvärderas på den fullständiga datamängden REF.
Strong Coresets for Hard and Soft Bregman Clustering with Applications to Exponential Family Mixtures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}