論文の概要: Understanding Concept Identification as Consistent Data Clustering Across Multiple Feature Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05525v1
• Date: Fri, 13 Jan 2023 13:08:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 14:18:34.061149
• Title: Understanding Concept Identification as Consistent Data Clustering Across Multiple Feature Spaces
• Title（参考訳）: 複数の特徴空間にまたがる一貫性データクラスタリングとしての概念同定
• Authors: Felix Lanfermannn, Sebastian Schmitt, Patricia Wollstadt
• Abstract要約: 概念識別は、すべての特徴の合同空間で類似したデザインインスタンスのグループを特定することを目的としている。 これらの特徴のいくつかを個別に考慮し、設計概念の質を評価することが望ましい。 そこで本研究では,概念同定をクラスタリングアルゴリズムの特別な形式として,幅広い潜在的な応用の可能性について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0483420384410068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Identifying meaningful concepts in large data sets can provide valuable insights into engineering design problems. Concept identification aims at identifying non-overlapping groups of design instances that are similar in a joint space of all features, but which are also similar when considering only subsets of features. These subsets usually comprise features that characterize a design with respect to one specific context, for example, constructive design parameters, performance values, or operation modes. It is desirable to evaluate the quality of design concepts by considering several of these feature subsets in isolation. In particular, meaningful concepts should not only identify dense, well separated groups of data instances, but also provide non-overlapping groups of data that persist when considering pre-defined feature subsets separately. In this work, we propose to view concept identification as a special form of clustering algorithm with a broad range of potential applications beyond engineering design. To illustrate the differences between concept identification and classical clustering algorithms, we apply a recently proposed concept identification algorithm to two synthetic data sets and show the differences in identified solutions. In addition, we introduce the mutual information measure as a metric to evaluate whether solutions return consistent clusters across relevant subsets. To support the novel understanding of concept identification, we consider a simulated data set from a decision-making problem in the energy management domain and show that the identified clusters are more interpretable with respect to relevant feature subsets than clusters found by common clustering algorithms and are thus more suitable to support a decision maker.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータセットで意味のある概念を特定することは、エンジニアリング設計の問題に対する貴重な洞察を提供する。 概念識別は、すべての特徴のジョイント空間で類似しているが、機能のサブセットだけを考慮すると類似している設計インスタンスの重複しないグループを特定することを目的としている。 これらのサブセットは通常、コンストラクティブな設計パラメータ、パフォーマンス値、オペレーションモードなど、ある特定のコンテキストに関する設計を特徴付ける機能で構成されている。 これらの特徴のいくつかを独立に考慮して設計概念の質を評価することが望ましい。 特に意味のある概念は、データインスタンスの密集した分離されたグループを識別するだけでなく、事前定義された機能サブセットを別々に考えるときに持続する重複しないデータのグループを提供するべきである。 本研究では,概念同定を,工学設計を超えた幅広い応用可能性を持つクラスタリングアルゴリズムの特殊形式として捉えることを提案する。 概念同定アルゴリズムと古典的なクラスタリングアルゴリズムの違いを説明するために,最近提案されている概念識別アルゴリズムを2つの合成データセットに適用し,同定した解の差異を示す。 さらに,ソリューションが関連するサブセット間で一貫したクラスタを返すかどうかを評価する指標として,相互情報測度を導入する。 概念同定の新たな理解を支援するため,エネルギー管理領域における意思決定問題から設定したシミュレーションデータセットを考察し,一般的なクラスタリングアルゴリズムによるクラスタよりも,関連する特徴部分集合に関してより解釈可能であり,意思決定者を支援するのに適していることを示す。

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