Fugu-MT 論文翻訳(概要): A New Index for Clustering Evaluation Based on Density Estimation

論文の概要: A New Index for Clustering Evaluation Based on Density Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01294v4
Date: Mon, 17 Jun 2024 07:27:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 13:29:49.583634
Title: A New Index for Clustering Evaluation Based on Density Estimation
Title（参考訳）: 密度推定に基づくクラスタリング評価のための新しい指標
Authors: Gangli Liu,
Abstract要約: クラスタリングの内部評価のための新しい指標が導入された。インデックスは2つのサブインデックスの混合として定義される。新しいインデックスの性能をテストする実験を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A new index for internal evaluation of clustering is introduced. The index is defined as a mixture of two sub-indices. The first sub-index $ I_a $ is called the Ambiguous Index; the second sub-index $ I_s $ is called the Similarity Index. Calculation of the two sub-indices is based on density estimation to each cluster of a partition of the data. An experiment is conducted to test the performance of the new index, and compared with six other internal clustering evaluation indices -- Calinski-Harabasz index, Silhouette coefficient, Davies-Bouldin index, CDbw, DBCV, and VIASCKDE, on a set of 145 datasets. The result shows the new index significantly improves other internal clustering evaluation indices.
Abstract（参考訳）: クラスタリングの内部評価のための新しい指標が導入された。インデックスは2つのサブインデックスの混合として定義される。最初のサブインデックス $ I_a $ は Ambiguous Index と呼ばれ、2番目のサブインデックス $ I_s $ は similarity Index と呼ばれる。 2つのサブインデックスの計算は、データのパーティションの各クラスタに対する密度推定に基づいている。新しいインデックスの性能をテストする実験を行い、145データセットのセット上で、Calinski-Harabasz指数、Silhouette係数、Davies-Bouldin指数、CDbw、DBCV、VIASCKDEの6つの内部クラスタリング評価指標と比較した。その結果、新たな指標は、他の内部クラスタリング評価指標を大幅に改善することが示された。

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