論文の概要: Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01372v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 20:38:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 17:32:58.231945
• Title: Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection
• Title（参考訳）: 階層的クラスタリング:可視化、特徴重要度、モデル選択
• Authors: Luben M. C. Cabezas, Rafael Izbicki, Rafael B. Stern
• Abstract要約: 本稿では,デンドログラムによって提供されるマルチレゾリューション構造を完全に利用する階層クラスタリングの解析手法を提案する。 提案手法の背後にある重要な洞察は、デンドログラムを系統学として見ることである。 実データとシミュレートされたデータセットは、提案したフレームワークが望ましい結果をもたらす証拠となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.017760528208122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose methods for the analysis of hierarchical clustering that fully use the multi-resolution structure provided by a dendrogram. Specifically, we propose a loss for choosing between clustering methods, a feature importance score and a graphical tool for visualizing the segmentation of features in a dendrogram. Current approaches to these tasks lead to loss of information since they require the user to generate a single partition of the instances by cutting the dendrogram at a specified level. Our proposed methods, instead, use the full structure of the dendrogram. The key insight behind the proposed methods is to view a dendrogram as a phylogeny. This analogy permits the assignment of a feature value to each internal node of a tree through ancestral state reconstruction. Real and simulated datasets provide evidence that our proposed framework has desirable outcomes. We provide an R package that implements our methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,dendrogramによるマルチレゾリューション構造を十分に活用した階層クラスタリング解析手法を提案する。 具体的には,クラスタリング手法と特徴重要度スコア,およびデンドログラムにおける特徴のセグメンテーションを可視化するグラフィカルツールの相互選択の損失を提案する。 これらのタスクに対する現在のアプローチは、ユーザが指定されたレベルでデンドログラムをカットすることで、インスタンスの単一パーティションを生成する必要があるため、情報の損失につながる。 提案手法は代わりにデンドログラムの完全な構造を用いる。 提案手法の背景にある重要な知見は,デンドログラムを系統として見ることである。 このアナロジーは、祖先状態の再構築を通じて、ツリーの各内部ノードに特徴値の割り当てを可能にする。 実際のデータセットとシミュレーションデータセットは、提案するフレームワークが望ましい結果をもたらす証拠を提供します。 メソッドを実装するRパッケージを提供しています。

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