論文の概要: ClustML: A Measure of Cluster Pattern Complexity in Scatterplots Learnt from Human-labeled Groupings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00599v3
• Date: Mon, 29 Apr 2024 18:05:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 20:26:54.560905
• Title: ClustML: A Measure of Cluster Pattern Complexity in Scatterplots Learnt from Human-labeled Groupings
• Title（参考訳）: ClustML:人間ラベルグループで学習した散乱体におけるクラスターパターンの複雑度の測定
• Authors: Mostafa M. Abbas, Ehsan Ullah, Abdelkader Baggag, Halima Bensmail, Michael Sedlmair, Michaël Aupetit,
• Abstract要約: ビジュアル品質測定(VQM)は、視覚化のパターンを自動的に検出し、定量化することにより、アナリストを支援するように設計されている。 ClustMLと呼ばれる,これまでに収集した被験者の判断に基づいて学習した,散在する人物の視覚的グルーピングパターンのための新しいVQMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.868151949012837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Visual quality measures (VQMs) are designed to support analysts by automatically detecting and quantifying patterns in visualizations. We propose a new VQM for visual grouping patterns in scatterplots, called ClustML, which is trained on previously collected human subject judgments. Our model encodes scatterplots in the parametric space of a Gaussian Mixture Model and uses a classifier trained on human judgment data to estimate the perceptual complexity of grouping patterns. The numbers of initial mixture components and final combined groups. It improves on existing VQMs, first, by better estimating human judgments on two-Gaussian cluster patterns and, second, by giving higher accuracy when ranking general cluster patterns in scatterplots. We use it to analyze kinship data for genome-wide association studies, in which experts rely on the visual analysis of large sets of scatterplots. We make the benchmark datasets and the new VQM available for practical use and further improvements.
• Abstract（参考訳）: ビジュアル品質測定(VQM)は、視覚化のパターンを自動的に検出し、定量化することにより、アナリストを支援するように設計されている。 ClustMLと呼ばれる,これまでに収集した被験者の判断に基づいて学習した,散在する人物の視覚的グルーピングパターンのための新しいVQMを提案する。 本モデルでは,ガウス混合モデルのパラメトリック空間における散乱プロットを符号化し,人間の判断データに基づいて学習した分類器を用いて,グループ化パターンの知覚的複雑さを推定する。 初期混合成分数と最終結合基数。 既存のVQMを改良し、まずは2ガウスのクラスタパターンに対する人間の判断をより良く推定し、次に、スパッタプロットにおける一般的なクラスタパターンのランク付け時に高い精度を与える。 我々は、ゲノムワイド・アソシエーション研究における親族データの解析にそれを用いており、専門家は大規模な散布体の視覚的分析に頼っている。 ベンチマークデータセットと新しいVQMを実用化し、さらなる改善を加えています。

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