論文の概要: Generating Multidimensional Clusters With Support Lines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10327v2
• Date: Sun, 30 Jul 2023 23:00:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 23:45:09.865940
• Title: Generating Multidimensional Clusters With Support Lines
• Title（参考訳）: サポートラインを用いた多次元クラスタの生成
• Authors: Nuno Fachada, Diogo de Andrade
• Abstract要約: 合成データ生成のためのモジュラープロシージャであるClugenを提案する。 Clukenはオープンソースで、包括的なユニットテストとドキュメント化が可能である。 クラスタリングアルゴリズムの評価にはClugenが適していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Synthetic data is essential for assessing clustering techniques, complementing and extending real data, and allowing for more complete coverage of a given problem's space. In turn, synthetic data generators have the potential of creating vast amounts of data -- a crucial activity when real-world data is at premium -- while providing a well-understood generation procedure and an interpretable instrument for methodically investigating cluster analysis algorithms. Here, we present Clugen, a modular procedure for synthetic data generation, capable of creating multidimensional clusters supported by line segments using arbitrary distributions. Clugen is open source, comprehensively unit tested and documented, and is available for the Python, R, Julia, and MATLAB/Octave ecosystems. We demonstrate that our proposal can produce rich and varied results in various dimensions, is fit for use in the assessment of clustering algorithms, and has the potential to be a widely used framework in diverse clustering-related research tasks.
• Abstract（参考訳）: 合成データは、クラスタリング技術の評価、実際のデータの補完と拡張、与えられた問題空間のより完全なカバレッジを可能にするために不可欠である。 結果として、合成データジェネレータは、よく理解された生成手順と、クラスタ分析アルゴリズムを体系的に調査するための解釈可能な手段を提供しながら、膨大な量のデータを生成する可能性がある。 本稿では,任意の分布を用いて線分をサポートする多次元クラスタを作成可能な合成データ生成のためのモジュール手法であるclugenを提案する。 Clugenはオープンソースで、包括的なユニットテストとドキュメント化が行われ、Python、R、Julia、MATLAB/Octaveエコシステムで利用できる。 提案手法は,様々な次元においてリッチで多様な結果を生み出すことができ,クラスタリングアルゴリズムの評価に適しており,多様なクラスタリング関連研究タスクにおいて広く利用されるフレームワークとなる可能性を秘めている。

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