論文の概要: Variable feature weighted fuzzy k-means algorithm for high dimensional data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.11209v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 02:38:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-16 15:54:37.684828
• Title: Variable feature weighted fuzzy k-means algorithm for high dimensional data
• Title（参考訳）: 高次元データに対する可変特徴重み付きファジィk平均アルゴリズム
• Authors: Vikas Singh, Nishchal K. Verma,
• Abstract要約: 現実世界のアプリケーションでは、クラスタに依存した機能はデータセットをより意味のあるクラスタに分割するのに役立ちます。 本稿では,2つの異なるエントロピー項を用いてファジィk平均の目的関数を変更することで,新しいファジィk平均クラスタリングアルゴリズムを提案する。 本手法は実世界および合成データセットにおける教師なしおよび教師なしのパフォーマンス測定を用いて検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.828627752648767
• License:
• Abstract: This paper presents a new fuzzy k-means algorithm for the clustering of high-dimensional data in various subspaces. Since high-dimensional data, some features might be irrelevant and relevant but may have different significance in the clustering process. For better clustering, it is crucial to incorporate the contribution of these features in the clustering process. To combine these features, in this paper, we have proposed a novel fuzzy k-means clustering algorithm by modifying the objective function of the fuzzy k-means using two different entropy terms. The first entropy term helps to minimize the within-cluster dispersion and maximize the negative entropy to determine clusters to contribute to the association of data points. The second entropy term helps control the weight of the features because different features have different contributing weights during the clustering to obtain a better partition. The proposed approach performance is presented in various clustering measures (AR, RI and NMI) on multiple datasets and compared with six other state-of-the-art methods. Impact Statement- In real-world applications, cluster-dependent feature weights help in partitioning the data set into more meaningful clusters. These features may be relevant, irrelevant, or redundant, but they each have different contributions during the clustering process. In this paper, a cluster-dependent feature weights approach is presented using fuzzy k-means to assign higher weights to relevant features and lower weights to irrelevant features during clustering. The method is validated using both supervised and unsupervised performance measures on real-world and synthetic datasets to demonstrate its effectiveness compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,様々な部分空間における高次元データのクラスタリングのためのファジィk平均アルゴリズムを提案する。 高次元データであるため、いくつかの特徴は無関係で関連があるかもしれないが、クラスタリングプロセスにおいて異なる意味を持つ可能性がある。 クラスタリングを改善するためには、これらの機能の貢献をクラスタリングプロセスに組み込むことが重要です。 これらの特徴を組み合わせるために,2つの異なるエントロピー項を用いてファジィk平均の目的関数を変更することで,ファジィk平均クラスタリングアルゴリズムを提案する。 最初のエントロピー項は、クラスタ内の分散を最小化し、負のエントロピーを最大化し、クラスタを決定してデータポイントの関連に寄与する。 第2のエントロピー項は、クラスタリング中に異なる特徴が寄与する重みを持ち、より良いパーティションを得るため、特徴の重みを制御するのに役立つ。 提案手法は,複数のデータセット上のクラスタリング尺度(AR, RI, NMI)で提案され,他の6つの最先端手法と比較される。 インパクトステートメント- 実世界のアプリケーションでは、クラスタに依存した機能はデータセットをより意味のあるクラスタに分割するのに役立ちます。 これらの機能は関連性、無関係性、冗長性があるかも知れませんが、それぞれがクラスタリングプロセスの間に異なるコントリビューションを持っています。 本稿では, ファジィk平均を用いて, クラスタリング中の無関係な特徴に対して, より高重みと低重みを割り当てるクラスタ依存的特徴量法を提案する。 本手法は実世界および合成データセットにおける教師なし性能測定と教師なし性能測定の両方を用いて,最先端手法と比較して有効性を示す。

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