論文の概要: Selecting the Number of Clusters $K$ with a Stability Trade-off: an Internal Validation Criterion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08530v3
• Date: Tue, 16 May 2023 20:28:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 21:35:47.136297
• Title: Selecting the Number of Clusters $K$ with a Stability Trade-off: an Internal Validation Criterion
• Title（参考訳）: 安定性トレードオフによるクラスタ数の選択 $k$: 内部検証基準
• Authors: Alex Mourer, Florent Forest, Mustapha Lebbah, Hanane Azzag and J\'er\^ome Lacaille
• Abstract要約: クラスタリングの安定性は自然でモデルに依存しない原理として現れてきた。 優れたクラスタリングは安定すべきであり、各クラスタには安定したパーティションが存在しなければならない、という新しい原則を提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model selection is a major challenge in non-parametric clustering. There is no universally admitted way to evaluate clustering results for the obvious reason that no ground truth is available. The difficulty to find a universal evaluation criterion is a consequence of the ill-defined objective of clustering. In this perspective, clustering stability has emerged as a natural and model-agnostic principle: an algorithm should find stable structures in the data. If data sets are repeatedly sampled from the same underlying distribution, an algorithm should find similar partitions. However, stability alone is not well-suited to determine the number of clusters. For instance, it is unable to detect if the number of clusters is too small. We propose a new principle: a good clustering should be stable, and within each cluster, there should exist no stable partition. This principle leads to a novel clustering validation criterion based on between-cluster and within-cluster stability, overcoming limitations of previous stability-based methods. We empirically demonstrate the effectiveness of our criterion to select the number of clusters and compare it with existing methods. Code is available at https://github.com/FlorentF9/skstab.
• Abstract（参考訳）: モデル選択は非パラメトリッククラスタリングにおいて大きな課題である。 根拠となる真実が得られない明らかな理由から、クラスタリング結果を評価する普遍的な方法はない。 普遍的な評価基準を見つけることの難しさはクラスタリングの不明確な目的の結果である。 この観点では、クラスタリングの安定性は自然およびモデルに依存しない原理として現れている。 データセットが同じ分布から繰り返しサンプリングされる場合、アルゴリズムは同様のパーティションを見つけるべきである。 しかし、安定性だけではクラスター数を決定するのに適していない。 例えば、クラスタの数が小さすぎるかどうかを検出することができない。 優れたクラスタリングは安定すべきであり、各クラスタには安定したパーティションが存在しなければならない、という新しい原則を提案します。 この原則は、クラスタ間およびクラスタ内安定性に基づく新しいクラスタリング検証基準につながり、以前の安定性ベースの方法の限界を克服する。 我々は,クラスタ数を選択するための基準の有効性を実証的に実証し,既存の手法と比較する。 コードはhttps://github.com/florentf9/skstabで入手できる。

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