随机多面体描述符
Random Polytope Descriptors
Technische Universität Berlin（柏林工业大学）；MPI MiS Leipzig（莱比锡马克斯·普朗克数学研究所）；Adam Mickiewicz University（亚当·密茨凯维奇大学）
AI总结：
本文提出一类随机多面体，兼具一般性与计算简便性，可用于数据分类与聚类，并允许用户在描述紧致性与计算速度间灵活权衡。
摘要：
我们引入了一类随机多面体，它同时推广了若干已知构造。尽管这些多面体相当一般，但在计算上也异常简便。我们指出了如何利用这些性质进行数据分析中的分类和聚类任务。关键在于，我们的构造让用户能够在更紧凑的数据描述与更快的计算之间平滑权衡。
英文摘要：
We introduce a class of random polytopes which simultaneously generalizes several known constructions. While being fairly general, these polytopes are also computationally exceptionally benign. We indicate how these properties can be exploited for classification and clustering tasks in data analysis. Crucially, our construction lets users smoothly trade off between a tighter description of the data and faster computation.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
