Gromov-Wasserstein 插值聚类与降维

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们提出了一种适用于现有降维目标的通用适应方法，同时降低样本和特征大小。通过半松弛的 Gromov-Wasserstein...

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。

Gromov-Wasserstein 可视化 数据概括 硬聚类 降维方法
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