論文の概要: Too Much Information Kills Information: A Clustering Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07417v1
• Date: Wed, 16 Sep 2020 01:54:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 23:11:10.384893
• Title: Too Much Information Kills Information: A Clustering Perspective
• Title（参考訳）: 情報が多すぎると情報がなくなる:クラスタリングの視点
• Authors: Yicheng Xu, Vincent Chau, Chenchen Wu, Yong Zhang, Vassilis Zissimopoulos, Yifei Zou
• Abstract要約: 分散に基づくk-クラスタリングタスクに対して,k-平均クラスタリング(k-means clustering)が広く知られていることを含む,単純かつ斬新なアプローチを提案する。 提案手法は、与えられたデータセットからサンプリングサブセットを選択し、サブセット内のデータ情報のみに基づいて決定する。 ある仮定では、結果のクラスタリングは、高い確率で分散に基づく目的の最適度を推定するのに十分である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.375668163098171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clustering is one of the most fundamental tools in the artificial intelligence area, particularly in the pattern recognition and learning theory. In this paper, we propose a simple, but novel approach for variance-based k-clustering tasks, included in which is the widely known k-means clustering. The proposed approach picks a sampling subset from the given dataset and makes decisions based on the data information in the subset only. With certain assumptions, the resulting clustering is provably good to estimate the optimum of the variance-based objective with high probability. Extensive experiments on synthetic datasets and real-world datasets show that to obtain competitive results compared with k-means method (Llyod 1982) and k-means++ method (Arthur and Vassilvitskii 2007), we only need 7% information of the dataset. If we have up to 15% information of the dataset, then our algorithm outperforms both the k-means method and k-means++ method in at least 80% of the clustering tasks, in terms of the quality of clustering. Also, an extended algorithm based on the same idea guarantees a balanced k-clustering result.
• Abstract（参考訳）: クラスタリングは人工知能分野、特にパターン認識と学習理論における最も基本的なツールの1つである。 本稿では,k-meansクラスタリングが広く知られている分散に基づくk-clusteringタスクに対する,単純だが斬新なアプローチを提案する。 提案手法は、与えられたデータセットからサンプリングサブセットを選択し、サブセット内のデータ情報のみに基づいて決定する。 ある仮定では、結果のクラスタリングは、高い確率で分散に基づく目的の最適度を推定するのに十分である。 合成データセットと実世界のデータセットに関する大規模な実験により、k-means法(Llyod 1982)やk-means++法(Arthur and Vassilvitskii 2007)と比較すると、データセットの7%の情報しか必要としないことがわかった。 データセットの最大15%の情報がある場合、クラスタリングの品質の観点から、我々のアルゴリズムはクラスタリングタスクの少なくとも80%において、k-meansメソッドとk-means++メソッドの両方より優れている。 また、同じアイデアに基づく拡張アルゴリズムにより、バランスの取れたkクラスタリング結果が保証される。

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