論文の概要: Cluster-level Group Representativity Fairness in $k$-means Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14467v1
• Date: Thu, 29 Dec 2022 22:02:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 17:43:50.976528
• Title: Cluster-level Group Representativity Fairness in $k$-means Clustering
• Title（参考訳）: k$-meansクラスタリングにおけるクラスタレベルの表現性公平性
• Authors: Stanley Simoes, Deepak P, Muiris MacCarthaigh
• Abstract要約: クラスタリングアルゴリズムは、異なるグループが異なるクラスタ内で不利になるようにクラスタを生成することができる。 我々は,古典的アルゴリズムに先駆けて,セントロイドクラスタリングパラダイムに基づくクラスタリングアルゴリズムを開発した。 本手法はクラスタレベルの表現性フェアネスを,クラスタのコヒーレンスに低い影響で向上させるのに有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.420467786581458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There has been much interest recently in developing fair clustering algorithms that seek to do justice to the representation of groups defined along sensitive attributes such as race and gender. We observe that clustering algorithms could generate clusters such that different groups are disadvantaged within different clusters. We develop a clustering algorithm, building upon the centroid clustering paradigm pioneered by classical algorithms such as $k$-means, where we focus on mitigating the unfairness experienced by the most-disadvantaged group within each cluster. Our method uses an iterative optimisation paradigm whereby an initial cluster assignment is modified by reassigning objects to clusters such that the worst-off sensitive group within each cluster is benefitted. We demonstrate the effectiveness of our method through extensive empirical evaluations over a novel evaluation metric on real-world datasets. Specifically, we show that our method is effective in enhancing cluster-level group representativity fairness significantly at low impact on cluster coherence.
• Abstract（参考訳）: 最近は、人種や性別などのセンシティブな属性に沿って定義されたグループの表現を公正にしようとする、公正なクラスタリングアルゴリズムの開発に多くの関心が寄せられている。 クラスタリングアルゴリズムは、異なるグループが異なるクラスタ内で不利になるようなクラスタを生成することができる。 クラスタ化アルゴリズムを開発し,k$-means などの古典的アルゴリズムが開拓したセンタロイドクラスタリングパラダイムに基づいて,クラスタ内の不公平なグループによって経験される不公平さの軽減に重点を置く。 提案手法では,初期クラスタ割り当てをオブジェクトをクラスタに再割り当てすることで,各クラスタ内の最悪のセンシティブなグループに恩恵を与える,反復最適化パラダイムを用いる。 本手法の有効性を実世界のデータセット上での新たな評価指標を用いて実証評価を行った。 具体的には,クラスタコヒーレンスに対する影響の少ないクラスタレベルグループ表現性フェアネスの強化に有効であることを示す。

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