論文の概要: Global $k$-means$++$: an effective relaxation of the global $k$-means clustering algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12271v3
• Date: Fri, 14 Jul 2023 11:39:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-17 17:30:44.133357
• Title: Global $k$-means$++$: an effective relaxation of the global $k$-means clustering algorithm
• Title（参考訳）: global $k$-means$++$:グローバル$k$-meansクラスタリングアルゴリズムの効果的な緩和
• Authors: Georgios Vardakas and Aristidis Likas
• Abstract要約: k$-meansアルゴリズムは、その単純さ、有効性、スピードから、一般的なクラスタリング手法である。 本稿では,高品質クラスタリングソリューションを効果的に取得する手段として,emphglobal $k$-meanstexttt++クラスタリングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20305676256390928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The $k$-means algorithm is a prevalent clustering method due to its simplicity, effectiveness, and speed. However, its main disadvantage is its high sensitivity to the initial positions of the cluster centers. The global $k$-means is a deterministic algorithm proposed to tackle the random initialization problem of k-means but its well-known that requires high computational cost. It partitions the data to $K$ clusters by solving all $k$-means sub-problems incrementally for all $k=1,\ldots, K$. For each $k$ cluster problem, the method executes the $k$-means algorithm $N$ times, where $N$ is the number of datapoints. In this paper, we propose the \emph{global $k$-means\texttt{++}} clustering algorithm, which is an effective way of acquiring quality clustering solutions akin to those of global $k$-means with a reduced computational load. This is achieved by exploiting the center selection probability that is effectively used in the $k$-means\texttt{++} algorithm. The proposed method has been tested and compared in various benchmark datasets yielding very satisfactory results in terms of clustering quality and execution speed.
• Abstract（参考訳）: k$-meansアルゴリズムは、その単純さ、有効性、スピードのため、一般的なクラスタリング手法である。 しかし、その主な欠点は、クラスター中心の初期位置に対する高い感度である。 global $k$-means は k-means のランダム初期化問題に対処するために提案された決定論的アルゴリズムであるが、高い計算コストを必要とするよく知られたアルゴリズムである。 データを$k$クラスタに分割し、$k=1,\ldots, k$すべての$k$-meansサブプロイムを段階的に解決する。 k$クラスタ問題ごとに、このメソッドは$k$-meansアルゴリズム$n$ timesを実行し、$n$はデータポイントの数である。 本稿では,計算負荷を低減したグローバル$k$-meansに類似した,高品質クラスタリングソリューションを効果的に取得する手法として,emph{global $k$-means\texttt{++}}クラスタリングアルゴリズムを提案する。 これは、$k$-means\texttt{++}アルゴリズムで効果的に使用される中心選択確率を利用する。 提案手法は,様々なベンチマークデータセットでテスト,比較を行い,クラスタリング品質と実行速度の点で非常に満足できる結果を得た。

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