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离散分布的谱聚类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的方法来解决多层次聚类问题，利用离散概率测度空间上的联合优化方案，并通过Wasserstein距离度量发现组间的分组模式。该方法具有快速的优化算法和一致性性质，并展示了其在合成和真实数据上的灵活性和可扩展性。
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关键要点
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提出了一种新的方法来解决多层次聚类问题。
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该方法旨在同时将数据在每个组中分区，并发现组间的分组模式。
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方法涉及多个离散概率测度空间上的联合优化方案。
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使用Wasserstein距离度量来处理聚类问题。
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通过与Wasserstein barycenter问题的联系，提出了多个变体。
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这些变体可以采用快速的优化算法。
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建立了局部和全局聚类估计的一致性性质。
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展示了方法在合成和真实数据上的灵活性和可扩展性。
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