論文の概要: Using an expert deviation carrying the knowledge of climate data in usual clustering algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05603v1
• Date: Wed, 10 Jun 2020 01:42:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 05:07:59.863130
• Title: Using an expert deviation carrying the knowledge of climate data in usual clustering algorithms
• Title（参考訳）: 通常クラスタリングアルゴリズムにおける気候データ知識を用いたエキスパート偏差の利用
• Authors: Emmanuel Biabiany, Vincent Page, Didier Bernard, H\'el\`ene Paugam-Moisy
• Abstract要約: 風速と累積降雨データセットのクラスタリング解析を用いて,時間的アルゴリズムを同定する。 従来のクラスタリング手法でL2ノルムを用いることで、望ましくない効果がもたらされることを示す。 我々は、Euclidean distanceL (2) をExpert Cluster Deviation (ED) という異種度尺度で置き換えることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In order to help physicists to expand their knowledge of the climate in the Lesser Antilles, we aim to identify the spatio-temporal configurations using clustering analysis on wind speed and cumulative rainfall datasets. But we show that using the L2 norm in conventional clustering methods as K-Means (KMS) and Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) can induce undesirable effects. So, we propose to replace Euclidean distance (L2) by a dissimilarity measure named Expert Deviation (ED). Based on the symmetrized Kullback-Leibler divergence, the ED integrates the properties of the observed physical parameters and climate knowledge. This measure helps comparing histograms of four patches, corresponding to geographical zones, that are influenced by atmospheric structures. The combined evaluation of the internal homogeneity and the separation of the clusters obtained using ED and L2 was performed. The results, which are compared using the silhouette index, show five clusters with high indexes. For the two available datasets one can see that, unlike KMS-L2, KMS-ED discriminates the daily situations favorably, giving more physical meaning to the clusters discovered by the algorithm. The effect of patches is observed in the spatial analysis of representative elements for KMS-ED. The ED is able to produce different configurations which makes the usual atmospheric structures clearly identifiable. Atmospheric physicists can interpret the locations of the impact of each cluster on a specific zone according to atmospheric structures. KMS-L2 does not lead to such an interpretability, because the situations represented are spatially quite smooth. This climatological study illustrates the advantage of using ED as a new approach.
• Abstract（参考訳）: 風速と累積降雨データセットのクラスタリング分析を用いて,気候に関する知識をより少ないアンティルで拡張するために,時空間構成を同定することを目的としている。 しかし,従来のクラスタリング手法では,K-Means (KMS) や階層的集約クラスタリング (HAC) としてL2ノルムを用いることで,望ましくない効果がもたらされることが示されている。 そこで本稿では,Euclidean distance (L2) をExpert Deviation (ED) という異種性尺度で置き換えることを提案する。 シンメトリフィケーションされたクルバック・リーバーの発散に基づいて、EDは観測された物理パラメータと気候知識の特性を統合する。 この測定は、大気構造に影響された4つのパッチのヒストグラムを比較するのに役立つ。 EDおよびL2を用いて得られた内部均一性の評価とクラスターの分離を行った。 結果はシルエット指数を用いて比較され、高い指数を持つ5つのクラスターを示す。 2つの利用可能なデータセットでは、KMS-L2とは異なり、KMS-EDは日々の状況を適切に識別し、アルゴリズムによって発見されたクラスタにより物理的な意味を与える。 KMS-EDの代表要素の空間解析においてパッチの効果が観察された。 EDは、通常の大気構造を明確に識別できる様々な構成を作成できる。 大気物理学者は、大気構造に応じて各クラスターの特定のゾーンにおける衝突の位置を解釈することができる。 KMS-L2は、空間的に非常に滑らかな状況であるため、そのような解釈可能性をもたらすことはない。 この気候学的研究は、EDを新しいアプローチとして使う利点を示している。

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