論文の概要: A review of systematic selection of clustering algorithms and their evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12792v1
• Date: Thu, 24 Jun 2021 07:01:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 15:02:56.369689
• Title: A review of systematic selection of clustering algorithms and their evaluation
• Title（参考訳）: クラスタリングアルゴリズムの体系的選択とその評価
• Authors: Marc Wegmann, Domenique Zipperling, Jonas Hillenbrand and J\"urgen Fleischer
• Abstract要約: 本稿では,クラスタリングアルゴリズムとそれに対応する検証概念の体系的選択ロジックを同定することを目的とする。 目標は、潜在的なユーザが自分のニーズと基盤となるデータクラスタリングの問題の性質に最も適したアルゴリズムを選択できるようにすることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Data analysis plays an indispensable role for value creation in industry. Cluster analysis in this context is able to explore given datasets with little or no prior knowledge and to identify unknown patterns. As (big) data complexity increases in the dimensions volume, variety, and velocity, this becomes even more important. Many tools for cluster analysis have been developed from early on and the variety of different clustering algorithms is huge. As the selection of the right clustering procedure is crucial to the results of the data analysis, users are in need for support on their journey of extracting knowledge from raw data. Thus, the objective of this paper lies in the identification of a systematic selection logic for clustering algorithms and corresponding validation concepts. The goal is to enable potential users to choose an algorithm that fits best to their needs and the properties of their underlying data clustering problem. Moreover, users are supported in selecting the right validation concepts to make sense of the clustering results. Based on a comprehensive literature review, this paper provides assessment criteria for clustering method evaluation and validation concept selection. The criteria are applied to several common algorithms and the selection process of an algorithm is supported by the introduction of pseudocode-based routines that consider the underlying data structure.
• Abstract（参考訳）: データ分析は、産業における価値創造に不可欠である。 このコンテキストにおけるクラスタ分析は、事前知識のほとんど、あるいは全くないデータセットを探索し、未知のパターンを識別することができる。 大きな)データ複雑性が次元のボリューム、バラエティ、ベロシティで増加するにつれ、これはさらに重要になります。 クラスタ分析のための多くのツールが初期から開発されており、さまざまなクラスタリングアルゴリズムは巨大である。 データ分析の結果には,適切なクラスタリング手順の選択が不可欠であるため,ユーザは生データから知識を抽出する作業を支援する必要がある。 そこで本論文の目的は,クラスタリングアルゴリズムとそれに対応する検証概念のための体系的選択論理の同定にある。 目標は、潜在的なユーザが自分のニーズと基盤となるデータクラスタリングの問題の性質に最適なアルゴリズムを選択できるようにすることだ。 さらに、ユーザーはクラスタリング結果を理解するために正しい検証概念を選択することができる。 本稿では,包括的文献レビューに基づき,クラスタリング手法の評価と検証概念の選択のための評価基準を提案する。 この基準はいくつかの共通アルゴリズムに適用され、基礎となるデータ構造を考慮した疑似符号ベースのルーチンの導入によってアルゴリズムの選択プロセスが支持される。

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