論文の概要: Seeking the Truth Beyond the Data. An Unsupervised Machine Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06949v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 14:22:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-15 13:40:07.573581
• Title: Seeking the Truth Beyond the Data. An Unsupervised Machine Learning Approach
• Title（参考訳）: データを越えた真理を探る。 教師なしの機械学習アプローチ
• Authors: Dimitrios Saligkaras and Vasileios E. Papageorgiou
• Abstract要約: クラスタリングは、ラベルのない要素/オブジェクトがグループ化される、教師なしの機械学習方法論である。 この記事では、最も広く使われているクラスタリング手法について詳しく説明する。 3つのデータセットに基づいて、これらのアルゴリズムのクラスタリング効率の比較を強調している。
• 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: Clustering is an unsupervised machine learning methodology where unlabeled elements/objects are grouped together aiming to the construction of well-established clusters that their elements are classified according to their similarity. The goal of this process is to provide a useful aid to the researcher that will help her/him to identify patterns among the data. Dealing with large databases, such patterns may not be easily detectable without the contribution of a clustering algorithm. This article provides a deep description of the most widely used clustering methodologies accompanied by useful presentations concerning suitable parameter selection and initializations. Simultaneously, this article not only represents a review highlighting the major elements of examined clustering techniques but emphasizes the comparison of these algorithms' clustering efficiency based on 3 datasets, revealing their existing weaknesses and capabilities through accuracy and complexity, during the confrontation of discrete and continuous observations. The produced results help us extract valuable conclusions about the appropriateness of the examined clustering techniques in accordance with the dataset's size.
• Abstract（参考訳）: クラスタリングは教師なしの機械学習手法で、ラベルのない要素やオブジェクトをグループ化して、それらの要素が類似性に応じて分類される確立されたクラスタを構築する。 このプロセスの目的は、データ内のパターンを特定するのに役立つ研究者に有用な支援を提供することです。 大規模なデータベースを扱う場合、そのようなパターンはクラスタリングアルゴリズムの寄与なしには容易には検出できない。 本稿では,最も広く利用されているクラスタリング手法について,適切なパラメータ選択と初期化に関する有用なプレゼンテーションとともに詳しく述べる。 同時に、本論文は、分析されたクラスタリング技術の主要な要素を強調するレビューを示すだけでなく、3つのデータセットに基づくアルゴリズムのクラスタリング効率の比較を強調し、離散的かつ連続的な観察の対決において、精度と複雑さによって、既存の弱点と能力を明らかにする。 得られた結果は,データセットのサイズに応じたクラスタリング手法の適切性に関する貴重な結論を抽出するのに役立つ。

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