論文の概要: Adjusted Asymmetric Accuracy: A Well-Behaving External Cluster Validity Measure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02935v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 05:08:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 12:08:54.004102
• Title: Adjusted Asymmetric Accuracy: A Well-Behaving External Cluster Validity Measure
• Title（参考訳）: 調整された非対称精度:快適な外部クラスタ妥当性尺度
• Authors: Marek Gagolewski
• Abstract要約: クラスタリングアルゴリズムは、伝統的に内部または外部の妥当性尺度を用いて評価される。 最適セットマッチング精度の非対称バージョンを提案し,解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.429175633425273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is no, nor will there ever be, single best clustering algorithm, but we would still like to be able to pinpoint those which are well-performing on certain task types and filter out the systematically disappointing ones. Clustering algorithms are traditionally evaluated using either internal or external validity measures. Internal measures quantify different aspects of the obtained partitions, e.g., the average degree of cluster compactness or point separability. Yet, their validity is questionable because the clusterings they promote can sometimes be meaningless. External measures, on the other hand, compare the algorithms' outputs to the reference, ground truth groupings that are provided by experts. The commonly-used classical partition similarity scores, such as the normalised mutual information, Fowlkes-Mallows, or adjusted Rand index, might not possess all the desirable properties, e.g., they do not identify pathological edge cases correctly. Furthermore, they are not nicely interpretable: it is hard to say what a score of 0.8 really means. Its behaviour might also vary as the number of true clusters changes. This makes comparing clustering algorithms across many benchmark datasets difficult. To remedy this, we propose and analyse a new measure: an asymmetric version of the optimal set-matching accuracy. It is corrected for chance and the imbalancedness of cluster sizes.
• Abstract（参考訳）: 最高のクラスタリングアルゴリズムは存在しませんし、そうでもありませんが、特定のタスクタイプでうまく機能しているものを特定し、体系的に失望しているものを取り除きたいと思っています。 クラスタリングアルゴリズムは、伝統的に内部または外部の妥当性尺度を用いて評価される。 内部測度は得られた分割の異なる側面、例えばクラスタのコンパクト性や点分離性の平均度を定量化する。 しかし、その妥当性は疑わしい。なぜなら、彼らが促進するクラスタリングは時々意味をなさない可能性があるからだ。 一方、外部尺度では、アルゴリズムの出力を、専門家が提供した基準である根拠真理グループと比較する。 正規化された相互情報、フクロウケマロ、調整されたランド指数など、一般的に使われる古典的分割類似度スコアは、すべての望ましい特性を有しないかもしれない。 さらに、それらはうまく解釈できない:0.8のスコアが何を意味するかは言いづらい。 その振る舞いは、真のクラスタ数の変化によっても変化する可能性がある。 これにより、多くのベンチマークデータセット間のクラスタリングアルゴリズムの比較が困難になる。 これを解決するために、最適セットマッチング精度の非対称バージョンである新しい尺度を提案し、分析する。 確率とクラスタサイズの不均衡を補正する。

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