論文の概要: A Multi-disciplinary Ensemble Algorithm for Clustering Heterogeneous Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08361v1
• Date: Fri, 1 Jan 2021 07:20:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 11:05:51.696345
• Title: A Multi-disciplinary Ensemble Algorithm for Clustering Heterogeneous Datasets
• Title（参考訳）: 異種データセットのクラスタリングのための多分野アンサンブルアルゴリズム
• Authors: Bryar A. Hassan, Tarik A. Rashid
• Abstract要約: 本稿では,社会階級ランキングとメタヒューリスティックアルゴリズムに基づく進化的クラスタリングアルゴリズム(ECAStar)を提案する。 ECAStarは、再共生進化演算子、レヴィ飛行最適化、いくつかの統計技術と統合されている。 従来の5つのアプローチに対してECAStarを評価する実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Clustering is a commonly used method for exploring and analysing data where the primary objective is to categorise observations into similar clusters. In recent decades, several algorithms and methods have been developed for analysing clustered data. We notice that most of these techniques deterministically define a cluster based on the value of the attributes, distance, and density of homogenous and single-featured datasets. However, these definitions are not successful in adding clear semantic meaning to the clusters produced. Evolutionary operators and statistical and multi-disciplinary techniques may help in generating meaningful clusters. Based on this premise, we propose a new evolutionary clustering algorithm (ECAStar) based on social class ranking and meta-heuristic algorithms for stochastically analysing heterogeneous and multiple-featured datasets. The ECAStar is integrated with recombinational evolutionary operators, Levy flight optimisation, and some statistical techniques, such as quartiles and percentiles, as well as the Euclidean distance of the K-means algorithm. Experiments are conducted to evaluate the ECAStar against five conventional approaches: K-means (KM), K-meansPlusPlus (KMPlusPlus), expectation maximisation (EM), learning vector quantisation (LVQ), and the genetic algorithm for clusteringPlusPlus (GENCLUSTPlusPlus).
• Abstract（参考訳）: クラスタリングは、観測を類似のクラスタに分類することが主な目的であるデータを探索し分析するための一般的な方法である。 近年,クラスタ化データを解析するためのアルゴリズムや手法が開発されている。 これらの手法のほとんどは、同種および単一機能データセットの属性、距離、密度の値に基づいて、決定論的にクラスタを定義する。 しかし、これらの定義は生成されたクラスタに明確な意味的意味を加えることに成功していない。 進化的演算子と統計学および多分野技術は有意義なクラスターを生成するのに役立つ。 この前提に基づいて,異種・多機能データセットを統計的に分析するための社会階級ランキングとメタヒューリスティックアルゴリズムに基づく進化的クラスタリングアルゴリズム(ECAStar)を提案する。 ecastarは、再共生進化演算子、レヴィ飛行の最適化、四量体やパーセンタイルなどの統計技術、およびk-meansアルゴリズムのユークリッド距離と統合されている。 k-means (km), k-meansplusplus (kmplusplus), expectation maximization (em), learning vector quantization (lvq), and the genetic algorithm for clusteringplusplus (genclustplus)の5つのアプローチに対してecastarを評価する実験を行った。

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