Fugu-MT 論文翻訳(概要): Geometric reconstructions of density based clusterings

論文の概要: Geometric reconstructions of density based clusterings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08020v1
Date: Mon, 14 Mar 2022 12:01:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-19 15:04:28.415447
Title: Geometric reconstructions of density based clusterings
Title（参考訳）: 密度に基づくクラスタリングの幾何学的再構成
Authors: A.L. Garcia-Pulido, K.P. Samardzhiev
Abstract要約: 有限$Xsubset mathbbRn$ の DBSCAN* および HDBSCAN* クラスタを $X$ の特定の部分集合から構築することは可能であることを示す。これらのサブセットのサイズを制御することができ、その結果、非常に大きなデータセットをクラスタ化することが可能になります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: DBSCAN* and HDBSCAN* are well established density based clustering algorithms. However, obtaining the clusters of very large datasets is infeasible, limiting their use in real world applications. By exploiting the geometry of Euclidean space, we prove that it is possible to systematically construct the DBSCAN* and HDBSCAN* clusters of a finite $X\subset \mathbb{R}^n$ from specific subsets of $X$. We are able to control the size of these subsets and therefore our results make it possible to cluster very large datasets. To illustrate our theory, we cluster the Microsoft Building Footprint Database of the US, which is not possible using the standard implementations.
Abstract（参考訳）: DBSCAN*とHDBSCAN*は、確立された密度に基づくクラスタリングアルゴリズムである。しかし、非常に大きなデータセットのクラスタを取得することは不可能であり、現実世界のアプリケーションでの使用を制限する。ユークリッド空間の幾何学を利用することにより、x$の特定の部分集合から有限$X\subset \mathbb{R}^n$のDBSCAN*およびHDBSCAN*クラスタを体系的に構築できることを示す。これらのサブセットのサイズを制御することができ、その結果、非常に大きなデータセットをクラスタ化することができます。我々の理論を説明するために、Microsoft Building Footprint Database of the USという標準実装では不可能なデータベースをクラスタ化しました。

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