Abstract-I detta papper, baserat på idéer från förlust datakodning och komprimering, presenterar vi en enkel men effektiv teknik för segmentering multivariat blandade data som hämtas från en blandning av Gaussiska distributioner, som tillåts vara nästan degenererade. Målet är att hitta den optimala segmentering som minimerar den totala kodlängden för segmenterade data, med förbehåll för en given distorsion. Genom att analysera kodningslängden/frekvensen av blandade data, etablerar vi formellt några starka kopplingar av datasegmentering till många grundläggande begrepp i förlustdatakompression och hastighetsförvrängning teori. Vi visar att en deterministisk segmentering är ungefär den (asymmetriskt) optimala lösningen för att komprimera blandade data. Vi föreslår en mycket enkel och effektiv algoritm som beror på en enda parameter, den tillåtna förvrängningen. Vid en given distorsion bestämmer algoritmen automatiskt motsvarande antal och dimension för grupperna och omfattar inte någon parameteruppskattning. Simuleringsresultat avslöjar spännande fas-övergång-liknande beteenden i antalet segment när man ändrar nivån på distorsion eller mängden avvikelser. Slutligen visar vi hur denna teknik enkelt kan tillämpas på segmentering av verkliga bilder och bioinformatiska data.
Till exempel, agglomerativ förlust komprimering REF finner den optimala segmentering som minimerar den totala kodlängden för segmenterade data, under förutsättning att varje subrymd modelleras som en degenererad Gaussian.
Segmentation of Multivariate Mixed Data via Lossy Data Coding and Compression
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}