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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05679v2
• Date: Sun, 29 Oct 2023 02:11:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 23:05:31.378016
• 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: 最小スパンニングツリー(MST)は、パターン認識活動におけるデータセットの便利な表現を提供する。 本稿では,低次元空間における分割データクラスタリングタスクにおいて,それらが意味を持つ範囲を定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.184775414778289
• 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 partitional data clustering tasks in low-dimensional spaces. 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 are overall 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, state-of-the-art MST-based partitioning schemes. This leads to a few new and noteworthy approaches. Overall, Genie and the information-theoretic methods often outperform the non-MST algorithms such as k-means, Gaussian mixtures, spectral clustering, Birch, density-based, and classical hierarchical agglomerative procedures. Nevertheless, we identify that there is still some room for improvement, and thus the development of novel algorithms is encouraged.
• 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,低次元空間における分割的データクラスタリングタスクにおいて,それらが有意である程度を定量化する。 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メソッドが全体的に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、既存の最先端のMSTベースの分割スキームをレビュー、研究、拡張、一般化する。 これはいくつかの新しく注目すべきアプローチにつながります。 総じて、ゲニーと情報理論の手法は、k-平均、ガウス混合、スペクトルクラスタリング、バーチ、密度ベース、古典的な階層的凝集手順のような非mstアルゴリズムを上回ることが多い。 しかし,まだ改善の余地が残っており,新たなアルゴリズムの開発が奨励されている。

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