論文の概要: Performance evaluation results of evolutionary clustering algorithm star
for clustering heterogeneous datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02810v1
- Date: Fri, 30 Apr 2021 08:17:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-08 00:00:08.414516
- Title: Performance evaluation results of evolutionary clustering algorithm star
for clustering heterogeneous datasets
- Title（参考訳）: 不均一データセットクラスタリングのための進化的クラスタリングアルゴリズムstarの性能評価結果
- Authors: Bryar A. Hassan, TarikA. Rashid, Seyedali Mirjalili
- Abstract要約: 本稿では,進化的クラスタリングアルゴリズムstar(eca*)の性能評価のためのデータを提案する。
従来の5つのクラスタリングアルゴリズムに対するeca*の性能を調べるために、2つの実験手法が用いられた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.154538450706474
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This article presents the data used to evaluate the performance of
evolutionary clustering algorithm star (ECA*) compared to five traditional and
modern clustering algorithms. Two experimental methods are employed to examine
the performance of ECA* against genetic algorithm for clustering++
(GENCLUST++), learning vector quantisation (LVQ) , expectation maximisation
(EM) , K-means++ (KM++) and K-means (KM). These algorithms are applied to 32
heterogenous and multi-featured datasets to determine which one performs well
on the three tests. For one, ther paper examines the efficiency of ECA* in
contradiction of its corresponding algorithms using clustering evaluation
measures. These validation criteria are objective function and cluster quality
measures. For another, it suggests a performance rating framework to measurethe
the performance sensitivity of these algorithms on varos dataset features
(cluster dimensionality, number of clusters, cluster overlap, cluster shape and
cluster structure). The contributions of these experiments are two-folds: (i)
ECA* exceeds its counterpart aloriths in ability to find out the right cluster
number; (ii) ECA* is less sensitive towards dataset features compared to its
competitive techniques. Nonetheless, the results of the experiments performed
demonstrate some limitations in the ECA*: (i) ECA* is not fully applied based
on the premise that no prior knowledge exists; (ii) Adapting and utilising ECA*
on several real applications has not been achieved yet.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、従来の5つのクラスタリングアルゴリズムと比較して、進化的クラスタリングアルゴリズムスター(ECA*)の性能を評価するために使用されるデータについて述べる。
クラスタリング++(GENCLUST++)、学習ベクトル量子化(LVQ)、期待最大化(EM)、K-means++(KM++)、K-means(KM)の遺伝的アルゴリズムに対するECA*の性能を実験的に検討する。
これらのアルゴリズムは32の異種および多機能データセットに適用され、3つのテストでどれがうまく機能するかを決定する。
例えば、therの論文は、クラスタリング評価尺度を用いて、対応するアルゴリズムと矛盾するeca*の効率を検証している。
これらの評価基準は客観的関数とクラスタ品質測定である。
また、varosデータセット機能(クラスタ次元、クラスタ数、クラスタ重なり、クラスタ形状、クラスタ構造)におけるこれらのアルゴリズムのパフォーマンス感度を測定するためのパフォーマンス評価フレームワークも提案している。
これらの実験の貢献は2つある: (i) ECA*は、正しいクラスタ番号を見つける能力において、対応するアロリスを超える; (ii) ECA*は、競合する技術に比べてデータセット機能に敏感でない。
にもかかわらず、実験の結果はECA*のいくつかの制限を証明している: (i) ECA* は、事前の知識が存在しないという前提に基づいて完全には適用されていない; (ii) ECA* を複数の実アプリケーションに適用し活用することは、まだ達成されていない。
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