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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02935v4
• Date: Thu, 25 Jul 2024 14:31:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 20:16:16.375129
• 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:非対称な外部クラスタ有効性尺度
• 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. Nevertheless, we would still like to be able to distinguish between methods that 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. However, their validity is questionable because the clusterings they endorse can sometimes be meaningless. External measures, on the other hand, compare the algorithms' outputs to fixed ground truth groupings 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. In particular, they do not identify worst-case scenarios correctly, nor are they easily interpretable. As a consequence, the evaluation of clustering algorithms on diverse benchmark datasets can be difficult. To remedy these issues, we propose and analyse a new measure: a version of the optimal set-matching accuracy, which is normalised, monotonic with respect to some similarity relation, 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。 それでも、特定のタスクタイプでうまく機能するメソッドと、体系的に貧弱なパフォーマンスを持つ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的な程度を定量化する。 しかし、それらの妥当性は疑わしい。なぜなら、彼らが支持するクラスタリングは、時々無意味であるからである。 一方、外部測度は、アルゴリズムの出力を専門家によって提供される固定された真実グループと比較する。 本稿では,正規化された相互情報やFowlkes-Mallows,あるいは調整されたRandインデックスなどの古典的分割類似度スコアが,いくつかの望ましい特性を欠いていることを論じる。 特に、最悪のシナリオを正しく特定したり、簡単に解釈したりはしません。 その結果、多様なベンチマークデータセットに対するクラスタリングアルゴリズムの評価が困難になる可能性がある。 これらの問題を治療するために、我々は、いくつかの類似性関係、スケール不変性に関して単調に正規化され、クラスタサイズの不均衡性(ただし、対称性も、偶然に調整もしない)に対して補正された最適セットマッチング精度のバージョンを提案し、分析する。

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