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Gromov-Wasserstein 插值聚类与降维
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种通用的降维方法，可以降低样本和特征大小。该方法通过计算输入和嵌入样本之间的对应关系，使用半松弛的 Gromov-Wasserstein 最优输运问题。作者将该方法应用于可视化图像数据集，并强调了中间阶段将降维和聚类相结合以概括真实数据的重要性。
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关键要点
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提出了一种通用的降维方法，适用于现有降维目标。
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该方法通过半松弛的 Gromov-Wasserstein 最优输运问题计算输入和嵌入样本之间的对应关系。
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当嵌入样本大小与输入大小匹配时，模型恢复经典的降维模型。
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在嵌入维度不受限制时，最优输运方案提供了有竞争力的硬聚类。
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强调了将降维和聚类相结合以概括真实数据的重要性。
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该方法已应用于可视化图像数据集。
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