論文の概要: Towards Automatic Clustering Analysis using Traces of Information Gain: The InfoGuide Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08677v1
• Date: Thu, 23 Jan 2020 17:19:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 12:39:18.731432
• Title: Towards Automatic Clustering Analysis using Traces of Information Gain: The InfoGuide Method
• Title（参考訳）: 情報ゲインのトレースを用いた自動クラスタリング解析に向けて:infoguide法
• Authors: Paulo Rocha, Diego Pinheiro, Martin Cadeiras, Carmelo Bastos-Filho
• Abstract要約: 内部メトリクスは、クラスタの検索を成功させる上で重要な要素であるが、実際のデータセットにおけるそれらの有効性は、まだ完全には理解されていない。 我々は,Kolmogorov-Smirnov統計を用いて情報ゲインの痕跡を抽出し,InfoGuide仮説を検証した。 その結果,InfoGuideはより自動的なクラスタリング解析が可能であり,非自明な統計特性を示す実世界のデータセットのクラスタ検索に適している可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4874780144224056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clustering analysis has become a ubiquitous information retrieval tool in a wide range of domains, but a more automatic framework is still lacking. Though internal metrics are the key players towards a successful retrieval of clusters, their effectiveness on real-world datasets remains not fully understood, mainly because of their unrealistic assumptions underlying datasets. We hypothesized that capturing {\it traces of information gain} between increasingly complex clustering retrievals---{\it InfoGuide}---enables an automatic clustering analysis with improved clustering retrievals. We validated the {\it InfoGuide} hypothesis by capturing the traces of information gain using the Kolmogorov-Smirnov statistic and comparing the clusters retrieved by {\it InfoGuide} against those retrieved by other commonly used internal metrics in artificially-generated, benchmarks, and real-world datasets. Our results suggested that {\it InfoGuide} can enable a more automatic clustering analysis and may be more suitable for retrieving clusters in real-world datasets displaying nontrivial statistical properties.
• Abstract（参考訳）: クラスタリング分析は、幅広いドメインにおいてユビキタスな情報検索ツールとなっているが、より自動化されたフレームワークはまだ不足している。 内部メトリクスはクラスタの検索に成功するための重要なプレーヤだが、実世界のデータセットの有効性は、主に非現実的な仮定に基づいて完全には理解されていない。 複雑なクラスタリング検索---{\it infoguide}-間における情報ゲインの「itトレース」のキャプチャは、クラスタリング検索を改善した自動クラスタリング解析を可能にすると仮定した。 我々は,Kolmogorov-Smirnov統計を用いて情報ゲインの痕跡を抽出し,得られたクラスタを,人工的に生成されたベンチマークや実世界のデータセットでよく使用される他の内部指標と比較することにより,情報ゲインの仮説を検証する。 この結果から,より自動的なクラスタリング解析が可能であり,非自明な統計特性を示す実世界のデータセットのクラスタ検索に適している可能性が示唆された。

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