Fugu-MT 論文翻訳(概要): AMD-DBSCAN: An Adaptive Multi-density DBSCAN for datasets of extremely variable density

論文の概要: AMD-DBSCAN: An Adaptive Multi-density DBSCAN for datasets of extremely variable density

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08162v1
Date: Sat, 15 Oct 2022 02:13:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-18 21:59:29.382222
Title: AMD-DBSCAN: An Adaptive Multi-density DBSCAN for datasets of extremely variable density
Title（参考訳）: AMD-DBSCAN:超可変密度データセットのための適応多密度DBSCAN
Authors: Ziqing Wang, Zhirong Ye, Yuyang Du, Yi Mao, Yanying Liu, Ziling Wu, Jun Wang
Abstract要約: 本稿では,適応型多重密度DBSCANアルゴリズム(AMD-DBSCAN)を提案する。 AMD-DBSCANは、超可変密度の多密度データセットの最先端設計よりも平均24.7%精度を向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3682834902596985
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: DBSCAN has been widely used in density-based clustering algorithms. However, with the increasing demand for Multi-density clustering, previous traditional DSBCAN can not have good clustering results on Multi-density datasets. In order to address this problem, an adaptive Multi-density DBSCAN algorithm (AMD-DBSCAN) is proposed in this paper. An improved parameter adaptation method is proposed in AMD-DBSCAN to search for multiple parameter pairs (i.e., Eps and MinPts), which are the key parameters to determine the clustering results and performance, therefore allowing the model to be applied to Multi-density datasets. Moreover, only one hyperparameter is required for AMD-DBSCAN to avoid the complicated repetitive initialization operations. Furthermore, the variance of the number of neighbors (VNN) is proposed to measure the difference in density between each cluster. The experimental results show that our AMD-DBSCAN reduces execution time by an average of 75% due to lower algorithm complexity compared with the traditional adaptive algorithm. In addition, AMD-DBSCAN improves accuracy by 24.7% on average over the state-of-the-art design on Multi-density datasets of extremely variable density, while having no performance loss in Single-density scenarios.
Abstract（参考訳）: DBSCANは密度に基づくクラスタリングアルゴリズムで広く使われている。しかし、マルチ密度クラスタリングの需要が高まっているため、従来のDSBCANはマルチ密度データセットに対して優れたクラスタリング結果を得ることができない。本稿では,適応型マルチ密度DBSCANアルゴリズム(AMD-DBSCAN)を提案する。 AMD-DBSCANでは、クラスタリング結果と性能を決定する重要なパラメータである複数のパラメータペア(EpsとMinPts)を探索するために、改良されたパラメータ適応法が提案されている。さらに、複雑な繰り返し初期化操作を避けるために、AMD-DBSCANには1つのハイパーパラメータが要求される。さらに,各クラスタ間の密度差を測定するために,隣接個体数(vnn)のばらつきについて検討した。実験の結果,従来の適応アルゴリズムと比較してアルゴリズムの複雑さが低いため,AMD-DBSCANは実行時間を平均75%削減できることがわかった。さらに、AMD-DBSCANは、超可変密度のマルチ密度データセットの最先端設計よりも平均24.7%精度を向上し、単一密度のシナリオでは性能損失がない。

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