論文の概要: Multi-objective Semi-supervised Clustering for Finding Predictive Clusters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10764v1
• Date: Wed, 26 Jan 2022 06:24:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 20:40:21.703091
• Title: Multi-objective Semi-supervised Clustering for Finding Predictive Clusters
• Title（参考訳）: 予測クラスタ探索のための多目的半教師付きクラスタリング
• Authors: Zahra Ghasemi, Hadi Akbarzadeh Khorshidi, Uwe Aickelin
• Abstract要約: 本研究は,クラスタリング問題に焦点をあて,結果変数に有意なコンパクトクラスタを見つけることを目的とする。 主な目標は、各クラスタでの観測が類似し、結果変数をこれらのクラスタを使用して同時に予測できるように、データポイントをパーティショニングすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5371337604556311
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study concentrates on clustering problems and aims to find compact clusters that are informative regarding the outcome variable. The main goal is partitioning data points so that observations in each cluster are similar and the outcome variable can be predicated using these clusters simultaneously. We model this semi-supervised clustering problem as a multi-objective optimization problem with considering deviation of data points in clusters and prediction error of the outcome variable as two objective functions to be minimized. For finding optimal clustering solutions, we employ a non-dominated sorting genetic algorithm II approach and local regression is applied as prediction method for the output variable. For comparing the performance of the proposed model, we compute seven models using five real-world data sets. Furthermore, we investigate the impact of using local regression for predicting the outcome variable in all models, and examine the performance of the multi-objective models compared to single-objective models.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,クラスタリング問題に焦点をあて,結果変数に有意なコンパクトクラスタを見つけることを目的とする。 主な目標は、各クラスタでの観測が類似し、結果変数をこれらのクラスタを使って同時に予測できるように、データポイントを分割することである。 この半教師付きクラスタリング問題を,クラスタ内のデータポイントの偏差と結果変数の予測誤差を最小化するための2つの目的関数として考慮し,多目的最適化問題としてモデル化する。 最適クラスタリング解を求めるために,非支配的ソート遺伝的アルゴリズムiiアプローチを採用し,局所回帰を出力変数の予測法として適用した。 提案モデルの性能を比較するため、5つの実世界のデータセットを用いて7つのモデルを計算する。 さらに,すべてのモデルにおける結果変数の予測に局所回帰を用いることが与える影響について検討し,多目的モデルの性能を単目的モデルと比較した。

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