Fugu-MT 論文翻訳(概要): visClust: A visual clustering algorithm based on orthogonal projections

論文の概要: visClust: A visual clustering algorithm based on orthogonal projections

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03894v3
Date: Thu, 7 Dec 2023 12:18:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-08 19:22:48.198780
Title: visClust: A visual clustering algorithm based on orthogonal projections
Title（参考訳）: visClust:直交射影に基づく視覚的クラスタリングアルゴリズム
Authors: Anna Breger, Clemens Karner, Martin Ehler
Abstract要約: visClustは、低次元のデータ表現と視覚解釈に基づく新しいクラスタリングアルゴリズムである。コードはGitHubで公開されており、簡単に利用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a novel clustering algorithm, visClust, that is based on lower dimensional data representations and visual interpretation. Thereto, we design a transformation that allows the data to be represented by a binary integer array enabling the use of image processing methods to select a partition. Qualitative and quantitative analyses measured in accuracy and an adjusted Rand-Index show that the algorithm performs well while requiring low runtime and RAM. We compare the results to 6 state-of-the-art algorithms with available code, confirming the quality of visClust by superior performance in most experiments. Moreover, the algorithm asks for just one obligatory input parameter while allowing optimization via optional parameters. The code is made available on GitHub and straightforward to use.
Abstract（参考訳）: 本稿では,低次元データ表現と視覚的解釈に基づく新しいクラスタリングアルゴリズムであるvisclustを提案する。そこで我々は、データをバイナリ整数配列で表現できる変換をデザインし、画像処理手法を用いてパーティションを選択できるようにする。精度で測定された定性的かつ定量的な分析と調整されたRand-Indexは、低ランタイムとRAMを必要としながらアルゴリズムがうまく動作することを示す。その結果を6つの最先端アルゴリズムと利用可能なコードと比較し、ほとんどの実験で優れた性能でvisclustの品質を確認した。さらに、アルゴリズムは、オプションパラメータによる最適化を可能にしながら、義務入力パラメータを1つだけ要求する。コードはgithubで公開されており、簡単に利用できる。

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