論文の概要: Clustering with Penalty for Joint Occurrence of Objects: Computational Aspects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01424v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 10:39:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-03 16:58:58.615676
• Title: Clustering with Penalty for Joint Occurrence of Objects: Computational Aspects
• Title（参考訳）: オブジェクトの共同発生に対するペナルティによるクラスタリング:計算的側面
• Authors: Ond\v{r}ej Sokol and Vladim\'ir Hol\'y
• Abstract要約: Hol'y, Sokol および vCern'y クラスタ・オブジェクトのメソッドは、与えられた多くの集合におけるそれらの出現率に基づいている。 この考え方は、同じクラスタ内の同じクラスタから複数のオブジェクトが発生することを最小限にすることを目的としている。 本稿では,本手法の計算的側面について考察する。
• 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: The method of Hol\'y, Sokol and \v{C}ern\'y (Applied Soft Computing, 2017, Vol. 60, p. 752-762) clusters objects based on their incidence in a large number of given sets. The idea is to minimize the occurrence of multiple objects from the same cluster in the same set. In the current paper, we study computational aspects of the method. First, we prove that the problem of finding the optimal clustering is NP-hard. Second, to numerically find a suitable clustering, we propose to use the genetic algorithm augmented by a renumbering procedure, a fast task-specific local search heuristic and an initial solution based on a simplified model. Third, in a simulation study, we demonstrate that our improvements of the standard genetic algorithm significantly enhance its computational performance.
• Abstract（参考訳）: Hol\'y, Sokol, \v{C}ern\'y (Applied Soft Computing, 2017 Vol) のメソッド。 60, p. 752-762) クラスタオブジェクトは、与えられた多数のセットの入射量に基づく。 アイデアは、同じセット内の同じクラスタから複数のオブジェクトの発生を最小限に抑えることです。 本稿では,本手法の計算的側面について考察する。 まず、最適クラスタリングの問題はNPハードであることが証明される。 第二に、最適なクラスタリングを数値的に見つけるために、再数値化手順、高速なタスク固有の局所探索ヒューリスティック、単純化されたモデルに基づく初期解を用いた遺伝的アルゴリズムを提案する。 第3に, シミュレーション研究により, 標準遺伝的アルゴリズムの改良により, 計算性能が著しく向上することを示す。

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