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基于次梯度抽样的高维概率最小封闭球

作者 阿梅尔·克里沃希亚, 亚历山大·穆特阿努



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LIPIcs公司。SoCG.2019.47.pdf文件
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作者详细信息

阿梅尔·克里沃希亚
  • 德国多特蒙德大学计算机科学系
亚历山大·蒙蒂阿努
  • 德国多特蒙德大学计算机科学系

引用为获取BibTex

阿梅尔·克里沃什亚和亚历山大·蒙特阿努。基于次梯度采样的高维概率最小封闭球。第35届国际计算几何研讨会(SoCG 2019)。莱布尼茨国际信息学论文集(LIPIcs),第129卷,第47:1-47:14页,达格斯图尔-莱布尼兹-泽特鲁姆信息学研究所(2019)
https://doi.org/10.4230/LIPIcs.SoCG.2019.47

摘要

我们研究高维点集中值问题的一种变体。这推广了几何中值以及(概率)最小封闭球(pSEB)问题。我们的主要目标和动机是通过将pSEB问题对维数的指数依赖性降低为线性来改进以前最好的算法。这是通过度量空间中聚类问题的抽样技术与随机次梯度下降框架的新组合实现的。因此,该算法通过核函数适用于无界维希尔伯特空间中的形状拟合问题。通过将支持向量数据描述(SVDD)形状拟合方法扩展到概率情况,我们给出了一个示例应用。这是通过在核函数诱导的特征空间中隐式模拟pSEB算法来实现的。

主题分类

ACM科目分类
  • 计算理论算法的设计和分析
  • 计算理论流式、次线性和近线性时间算法
  • 计算理论计算几何
关键词
  • 几何中值
  • 凸优化
  • 最小封闭球
  • 概率数据
  • 支持向量数据描述
  • 内核方法

韵律学

工具书类

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