論文の概要: A New Parallel Adaptive Clustering and its Application to Streaming Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02680v1
• Date: Tue, 6 Apr 2021 17:18:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 14:19:48.492390
• Title: A New Parallel Adaptive Clustering and its Application to Streaming Data
• Title（参考訳）: 新しい並列適応クラスタリングとストリーミングデータへの応用
• Authors: Benjamin McLaughlin, Sung Ha Kang
• Abstract要約: 本稿では,適切な数のクラスを同時に選択しながら,自動的にデータを分類する並列適応クラスタリング(pac)アルゴリズムを提案する。 並列スレッドの結果を効率よくクラスタリングする正規化セット mik-means を開発した。 提案手法の性能を特徴付けるための理論的解析と数値実験を行う。
• 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: This paper presents a parallel adaptive clustering (PAC) algorithm to automatically classify data while simultaneously choosing a suitable number of classes. Clustering is an important tool for data analysis and understanding in a broad set of areas including data reduction, pattern analysis, and classification. However, the requirement to specify the number of clusters in advance and the computational burden associated with clustering large sets of data persist as challenges in clustering. We propose a new parallel adaptive clustering (PAC) algorithm that addresses these challenges by adaptively computing the number of clusters and leveraging the power of parallel computing. The algorithm clusters disjoint subsets of the data on parallel computation threads. We develop regularized set \mi{k}-means to efficiently cluster the results from the parallel threads. A refinement step further improves the clusters. The PAC algorithm offers the capability to adaptively cluster data sets which change over time by reusing the information from previous time steps to decrease computation. We provide theoretical analysis and numerical experiments to characterize the performance of the method, validate its properties, and demonstrate the computational efficiency of the method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,適切な数のクラスを同時に選択しながら,自動的にデータを分類する並列適応クラスタリング(pac)アルゴリズムを提案する。 クラスタリングは、データリダクション、パターン分析、分類を含む幅広い領域において、データ分析と理解のための重要なツールである。 しかし,クラスタリングの課題として,事前にクラスタ数を指定すること,大規模なデータセットのクラスタリングに伴う計算負担が継続する。 本稿では,クラスタ数を適応的に計算し,並列コンピューティングのパワーを活用することで,これらの課題に対処する新しい並列適応クラスタリング(PAC)アルゴリズムを提案する。 アルゴリズムは並列計算スレッド上でデータの分離サブセットをクラスタ化する。 並列スレッドの結果を効率的にクラスタリングする正規化集合 \mi{k}-means を開発した。 改良ステップはクラスタをさらに改善する。 PACアルゴリズムは、以前の時間ステップからの情報を再利用して計算を減らし、時間とともに変化するデータセットを適応的にクラスタリングする機能を提供する。 理論的解析と数値実験を行い,提案手法の性能評価を行い,その特性を検証し,提案手法の計算効率を実証する。

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