Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Analysis of the Admissibility of the Objective Functions Applied in Evolutionary Multi-objective Clustering

論文の概要: An Analysis of the Admissibility of the Objective Functions Applied in Evolutionary Multi-objective Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09483v1
Date: Sun, 19 Jun 2022 20:22:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-22 19:26:10.260605
Title: An Analysis of the Admissibility of the Objective Functions Applied in Evolutionary Multi-objective Clustering
Title（参考訳）: 進化的多目的クラスタリングにおける目的関数の許容性の解析
Authors: Cristina Y. Morimoto and Aurora Pozo and Marc\'ilio C. P. de Souto
Abstract要約: 本稿では,進化的最適化におけるクラスタリング基準の適用性について分析する。目的関数の許容性が最適化にどのように影響するかを示す。進化的多目的クラスタリングアプローチにおけるクラスタリング基準の組み合わせと利用に関する洞察を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A variety of clustering criteria has been applied as an objective function in Evolutionary Multi-Objective Clustering approaches (EMOCs). However, most EMOCs do not provide detailed analysis regarding the choice and usage of the objective functions. Aiming to support a better choice and definition of the objectives in the EMOCs, this paper proposes an analysis of the admissibility of the clustering criteria in evolutionary optimization by examining the search direction and its potential in finding optimal results. As a result, we demonstrate how the admissibility of the objective functions can influence the optimization. Furthermore, we provide insights regarding the combinations and usage of the clustering criteria in the EMOCs.
Abstract（参考訳）: 進化的多目的クラスタリングアプローチ(EMOC)において,様々なクラスタリング基準が客観的関数として適用されている。しかし、ほとんどのEMOCは、目的関数の選択と使用に関する詳細な分析を提供していない。本稿では,EMOCにおける目的のよりよい選択と定義を支援することを目的として,進化最適化におけるクラスタリング基準の許容可能性について,探索方向と最適結果の発見の可能性を調べて分析する。その結果,目的関数の許容性が最適化にどのように影響するかを示した。さらに,EMOCにおけるクラスタリング基準の組み合わせと利用に関する知見を提供する。

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