論文の概要: Clustering with minimum spanning trees: How good can it be?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05679v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 03:18:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 16:16:26.666924
• Title: Clustering with minimum spanning trees: How good can it be?
• Title（参考訳）: 最小分散木によるクラスタリング: どれくらいよいのか?
• Authors: Marek Gagolewski, Anna Cena, Maciej Bartoszuk, {\L}ukasz Brzozowski
• Abstract要約: ベンチマークデータの大容量バッテリから、ベスト(オークル)アルゴリズムとエキスパートラベルとの一致の上限を同定する。 Genie法と情報理論のアプローチは、MST以外のアルゴリズムよりも優れていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3358789614396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Minimum spanning trees (MSTs) provide a convenient representation of datasets in numerous pattern recognition activities. Moreover, they are relatively fast to compute. In this paper, we quantify the extent to which they can be meaningful in data clustering tasks. By identifying the upper bounds for the agreement between the best (oracle) algorithm and the expert labels from a large battery of benchmark data, we discover that MST methods can overall be very competitive. Next, instead of proposing yet another algorithm that performs well on a limited set of examples, we review, study, extend, and generalise existing, the state-of-the-art MST-based partitioning schemes, which leads to a few new and interesting approaches. It turns out that the Genie method and the information-theoretic approaches often outperform the non-MST algorithms such as k-means, Gaussian mixtures, spectral clustering, BIRCH, and classical hierarchical agglomerative procedures.
• Abstract（参考訳）: 最小スパンディングツリー(msts)は、多数のパターン認識アクティビティにおけるデータセットの便利な表現を提供する。 さらに、計算は比較的高速である。 本稿では,データクラスタリングタスクにおいて有意な意味を持つ程度を定量化する。 最高の(oracle)アルゴリズムと専門家ラベルの間の合意の上限を、大量のベンチマークデータから特定することで、mstメソッドが全体として非常に競争力があることが分かりました。 次に、限られた例でうまく機能する別のアルゴリズムを提案する代わりに、最先端のMSTベースのパーティショニングスキームである既存のものをレビュー、研究、拡張、一般化し、いくつかの新しい興味深いアプローチをもたらす。 ジェニー法と情報理論のアプローチは、k平均、ガウス混合、スペクトルクラスタリング、BIRCH、古典的階層的集計手順などの非MSTアルゴリズムよりも優れていることが判明した。

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