論文の概要: Explainable Clustering via Exemplars: Complexity and Efficient Approximation Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09670v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 12:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 17:42:25.982680
• Title: Explainable Clustering via Exemplars: Complexity and Efficient Approximation Algorithms
• Title（参考訳）: Exemplarsによる説明可能なクラスタリング:複雑さと効率的な近似アルゴリズム
• Authors: Ian Davidson, Michael Livanos, Antoine Gourru, Peter Walker, Julien Velcin and S. S. Ravi
• Abstract要約: 本稿では,各クラスタを説明するためのクラスタや例を見出すための,説明可能なクラスタリング手法を提案する。 理解のための模範的概念の使用は、心理学における模範的概念定義の流派によって支持されている。 一つのクラスタでも説明できるような,小さな例の集合を見つけることは,計算的に難解であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.369731369945296
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explainable AI (XAI) is an important developing area but remains relatively understudied for clustering. We propose an explainable-by-design clustering approach that not only finds clusters but also exemplars to explain each cluster. The use of exemplars for understanding is supported by the exemplar-based school of concept definition in psychology. We show that finding a small set of exemplars to explain even a single cluster is computationally intractable; hence, the overall problem is challenging. We develop an approximation algorithm that provides provable performance guarantees with respect to clustering quality as well as the number of exemplars used. This basic algorithm explains all the instances in every cluster whilst another approximation algorithm uses a bounded number of exemplars to allow simpler explanations and provably covers a large fraction of all the instances. Experimental results show that our work is useful in domains involving difficult to understand deep embeddings of images and text.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なAI(XAI)は重要な開発領域であるが、クラスタリングの分野ではまだ比較的過小評価されている。 本稿では,クラスタを探索するだけでなく,各クラスタを説明する実例を探索する手法を提案する。 理解のための例題の使用は、心理学における例題ベースの概念定義学派によって支持されている。 1つのクラスタでさえも説明できるような小さな例を見つけることは計算に難解であることを示し、全体的な問題は困難である。 本稿では,クラスタリングの品質および使用例数に関して,証明可能な性能保証を提供する近似アルゴリズムを開発した。 この基本的なアルゴリズムは、各クラスタのすべてのインスタンスを解析する一方、別の近似アルゴリズムは、より単純な説明を可能にするために、境界付けられた多数の例を使って、すべてのインスタンスの大部分を確実にカバーする。 画像やテキストの深い埋め込みを理解するのが難しい領域では,本研究が有用であることを示す。

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