論文の概要: Fair Hierarchical Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10221v2
- Date: Fri, 19 Jun 2020 02:59:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 13:23:48.134849
- Title: Fair Hierarchical Clustering
- Title(参考訳): 公正な階層的クラスタリング
- Authors: Sara Ahmadian, Alessandro Epasto, Marina Knittel, Ravi Kumar, Mohammad
Mahdian, Benjamin Moseley, Philip Pham, Sergei Vassilvitskii, Yuyan Wang
- Abstract要約: 従来のクラスタリングにおける過剰表現を緩和する公平性の概念を定義する。
我々のアルゴリズムは、目的に対して無視できない損失しか持たない、公平な階層的なクラスタリングを見つけることができることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 92.03780518164108
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As machine learning has become more prevalent, researchers have begun to
recognize the necessity of ensuring machine learning systems are fair.
Recently, there has been an interest in defining a notion of fairness that
mitigates over-representation in traditional clustering.
In this paper we extend this notion to hierarchical clustering, where the
goal is to recursively partition the data to optimize a specific objective. For
various natural objectives, we obtain simple, efficient algorithms to find a
provably good fair hierarchical clustering. Empirically, we show that our
algorithms can find a fair hierarchical clustering, with only a negligible loss
in the objective.
- Abstract(参考訳): 機械学習が普及するにつれて、研究者は機械学習システムが公平であることを保証する必要性を認識し始めた。
近年、従来のクラスタリングにおける過剰表現を緩和する公平性の概念を定義することに関心が寄せられている。
本稿では、この概念を階層的クラスタリングに拡張し、特定の目的を最適化するために再帰的にデータを分割する。
様々な自然目的に対して,適切な階層的クラスタリングを求めるための単純で効率的なアルゴリズムを求める。
経験的に、我々のアルゴリズムは、目的に無視できる損失しかなく、公平な階層的なクラスタリングを見つけることができる。
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