論文の概要: A new distance measurement and its application in K-Means Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05215v1
• Date: Fri, 10 Jun 2022 16:26:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-13 16:03:33.524821
• Title: A new distance measurement and its application in K-Means Algorithm
• Title（参考訳）: K平均アルゴリズムにおける新しい距離測定とその応用
• Authors: Yiqun Zhang and Houbiao Li
• Abstract要約: ユークリッド距離に基づくK平均クラスタリングアルゴリズムは、サンプル間の線形距離にのみ注意を払う。 我々は,新しい距離測定,すなわちビュー距離を提案し,それをK-Meansアルゴリズムに適用する。 実験の結果、ほとんどのデータセットにおいて、ビュー距離に基づくK-Meansアルゴリズムは分類精度とクラスタリング効果をある程度改善していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.168628921229442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: K-Means clustering algorithm is one of the most commonly used clustering algorithms because of its simplicity and efficiency. K-Means clustering algorithm based on Euclidean distance only pays attention to the linear distance between samples, but ignores the overall distribution structure of the dataset (i.e. the fluid structure of dataset). Since it is difficult to describe the internal structure of two data points by Euclidean distance in high-dimensional data space, we propose a new distance measurement, namely, view-distance, and apply it to the K-Means algorithm. On the classical manifold learning datasets, S-curve and Swiss roll datasets, not only this new distance can cluster the data according to the structure of the data itself, but also the boundaries between categories are neat dividing lines. Moreover, we also tested the classification accuracy and clustering effect of the K-Means algorithm based on view-distance on some real-world datasets. The experimental results show that, on most datasets, the K-Means algorithm based on view-distance has a certain degree of improvement in classification accuracy and clustering effect.
• Abstract（参考訳）: K-Meansクラスタリングアルゴリズムは、その単純さと効率性から、最もよく使われているクラスタリングアルゴリズムの1つである。 ユークリッド距離に基づくK平均クラスタリングアルゴリズムは、サンプル間の線形距離にのみ注意を払うが、データセットの全体分布構造(すなわちデータセットの流体構造)を無視する。 高次元データ空間におけるユークリッド距離による2つのデータ点の内部構造の記述は困難であるため,新しい距離計測法,すなわち視点距離法を提案し,k-meansアルゴリズムに適用する。 古典的な多様体学習データセット、s-curveとswiss rollデータセットでは、この新たな距離がデータ自体の構造に従ってデータをクラスタ化できるだけでなく、カテゴリ間の境界もきれいに区切られている。 さらに、実世界のデータセットに対するビュー距離に基づくK-Meansアルゴリズムの分類精度とクラスタリング効果についても検証した。 実験の結果、ほとんどのデータセットにおいて、ビュー距離に基づくK-Meansアルゴリズムは分類精度とクラスタリング効果をある程度改善していることがわかった。

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