論文の概要: Normalised clustering accuracy: An asymmetric external cluster validity measure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02935v2
• Date: Sun, 1 Oct 2023 02:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 21:20:30.872737
• Title: Normalised clustering accuracy: An asymmetric external cluster validity measure
• Title（参考訳）: 正規化クラスタリング精度:非対称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。 本稿では、一般的に使われている古典的分割類似度スコアは、いくつかの望ましい性質を欠いていると論じる。 我々は,最適セットマッチング精度のバージョンである新しい尺度を提案し,分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.900810893770134
• 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 distinguish between methods which work well on certain task types and those that systematically underperform. 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. In this paper, we argue that the commonly-used classical partition similarity scores, such as the normalised mutual information, Fowlkes-Mallows, or adjusted Rand index, miss some desirable properties, e.g., they do not identify worst-case scenarios correctly or are not easily interpretable. This makes comparing clustering algorithms across many benchmark datasets difficult. To remedy these issues, we propose and analyse a new measure: a version of the optimal set-matching accuracy, which is normalised, monotonic, scale invariant, and corrected for the imbalancedness of cluster sizes (but neither symmetric nor adjusted for chance).
• 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するメソッドと、体系的に劣るメソッドを区別し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、それらの妥当性は疑わしい。なぜなら、彼らが宣伝するクラスタリングは、時々意味がない。 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。 本稿では,正規化相互情報やfowlkes-mallows,調整ランドインデックスなど,一般的に使用される古典的分割類似度スコアが望ましい性質を欠いていること,例えば,最悪のシナリオを正しく識別していないこと,あるいは容易に解釈できないこと,などを論じる。 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。 これらの問題を治療するために、我々は、最適なセットマッチング精度のバージョンを提案し、分析する: 正規化され、単調で、スケール不変であり、クラスタサイズの不均衡を補正する(ただし、対称性も、偶然の調整もしない)。

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