論文の概要: Fast Density Estimation for Density-based Clustering Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11383v1
- Date: Thu, 23 Sep 2021 13:59:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-24 18:07:38.927578
- Title: Fast Density Estimation for Density-based Clustering Methods
- Title（参考訳）: 密度に基づくクラスタリング手法の高速密度推定
- Authors: Difei Cheng, Ruihang Xu, Bo Zhang
- Abstract要約: 密度に基づくクラスタリングアルゴリズムは、パターン認識や機械学習におけるクラスタの発見に広く利用されている。
密度に基づくアルゴリズムのロバスト性は、隣人を見つけ、時間を要する各点の密度を計算することによって大きく支配される。
本稿では, 高速主成分分析による密度に基づくクラスタリングフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8972699157287702
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Density-based clustering algorithms are widely used for discovering clusters
in pattern recognition and machine learning since they can deal with
non-hyperspherical clusters and are robustness to handle outliers. However, the
runtime of density-based algorithms is heavily dominated by finding neighbors
and calculating the density of each point which is time-consuming. To address
this issue, this paper proposes a density-based clustering framework by using
the fast principal component analysis, which can be applied to density based
methods to prune unnecessary distance calculations when finding neighbors and
estimating densities. By applying this clustering framework to the Density
Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) algorithm, an
improved DBSCAN (called IDBSCAN) is obtained, which preserves the advantage of
DBSCAN and meanwhile, greatly reduces the computation of redundant distances.
Experiments on five benchmark datasets demonstrate that the proposed IDBSCAN
algorithm improves the computational efficiency significantly.
- Abstract（参考訳）: 密度ベースのクラスタリングアルゴリズムは、非超球性クラスタに対処できるため、パターン認識や機械学習におけるクラスタの発見に広く使用されている。
しかし、密度に基づくアルゴリズムのランタイムは、隣人を見つけ、時間を要する各点の密度を計算することで大きく支配されている。
そこで本研究では, 高速主成分分析を用いて, 隣り合って密度を推定する際, 不必要な距離計算を行うための密度ベース手法に適用可能な密度ベースクラスタリングフレームワークを提案する。
このクラスタリングフレームワークを、ノイズ(dbscan)アルゴリズムを用いたアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリングに適用することにより、dbscanの利点を保ちながら冗長距離の計算を大幅に削減する改良dbscan(dbscan)が得られた。
5つのベンチマークデータセットを用いた実験により,提案手法が計算効率を大幅に向上することを示す。
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