論文の概要: Deep Fair Clustering via Maximizing and Minimizing Mutual Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12396v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 03:38:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 18:01:18.608095
• Title: Deep Fair Clustering via Maximizing and Minimizing Mutual Information
• Title（参考訳）: 相互情報の最大化と最小化によるディープフェアクラスタリング
• Authors: Pengxin Zeng, Yunfan Li, Peng Hu, Dezhong Peng, Jiancheng Lv, Xi Peng
• Abstract要約: 我々は,深層クラスタリングのための相互情報理論を開発し,FCMIと呼ばれる新しいアルゴリズムを設計する。 FCMIは、4つの特徴、すなわち、コンパクトでバランスの取れた、公平なクラスタ、および情報的特徴によって期待される4つの特徴を達成するように設計されている。 本稿では,情報理論に基づく新たなフェアクラスタリング尺度を提案する。既存の評価指標とは違い,クラスタリングの質と公平度を個別に測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.40833362941683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Fair clustering aims to divide data into distinct clusters, while preventing sensitive attributes (e.g., gender, race, RNA sequencing technique) from dominating the clustering. Although a number of works have been conducted and achieved huge success in recent, most of them are heuristical, and there lacks a unified theory for algorithm design. In this work, we fill this blank by developing a mutual information theory for deep fair clustering and accordingly designing a novel algorithm, dubbed FCMI. In brief, through maximizing and minimizing mutual information, FCMI is designed to achieve four characteristics highly expected by deep fair clustering, i.e., compact, balanced, and fair clusters, as well as informative features. Besides the contributions to theory and algorithm, another contribution of this work is proposing a novel fair clustering metric built upon information theory as well. Unlike existing evaluation metrics, our metric measures the clustering quality and fairness in a whole instead of separate manner. To verify the effectiveness of the proposed FCMI, we carry out experiments on six benchmarks including a single-cell RNA-seq atlas compared with 11 state-of-the-art methods in terms of five metrics. Code will be released after the acceptance.
• Abstract（参考訳）: フェアクラスタリングは、データを異なるクラスタに分割することを目的としており、センシティブな属性(例えば、性別、人種、RNAシークエンシング技術)がクラスタリングを支配するのを防ぐ。 近年、多くの研究が実施され大きな成功を収めているが、そのほとんどはヒューリスティックであり、アルゴリズム設計の統一理論が欠如している。 本研究では, 深層クラスタリングのための相互情報理論を開発し, FCMIと呼ばれる新しいアルゴリズムを設計することによって, この空白を埋める。 簡単に言うと、FCMIは相互情報の最大化と最小化を通じて、4つの特徴、すなわち、コンパクトでバランスの取れた、公平なクラスタ、および情報的な特徴を期待できるように設計されている。 理論とアルゴリズムへの貢献に加えて、この研究のもう一つの貢献は、情報理論に基づく新しい公正クラスタリング計量の提案である。 既存の評価指標とは異なり、我々の測定基準はクラスタリングの品質と公平さを別々に測定します。 提案するFCMIの有効性を検証するため,単細胞RNA-seqアトラスを含む6つのベンチマーク実験を行った。 コードは受理後にリリースされる。

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