論文の概要: Natural Language-Based Synthetic Data Generation for Cluster Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14301v4
• Date: Mon, 17 Feb 2025 20:52:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:03:58.702748
• Title: Natural Language-Based Synthetic Data Generation for Cluster Analysis
• Title（参考訳）: クラスタ分析のための自然言語に基づく合成データ生成
• Authors: Michael J. Zellinger, Peter Bühlmann,
• Abstract要約: クラスタ分析は、異なるアルゴリズムの評価と比較に有効なベンチマークに依存している。 本研究では,高レベルシナリオの直接仕様に基づく合成データ生成を提案する。 私たちのオープンソースのPythonパッケージは、このワークフローを実装しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.13592995550836
• License:
• Abstract: Cluster analysis relies on effective benchmarks for evaluating and comparing different algorithms. Simulation studies on synthetic data are popular because important features of the data sets, such as the overlap between clusters, or the variation in cluster shapes, can be effectively varied. Unfortunately, creating evaluation scenarios is often laborious, as practitioners must translate higher-level scenario descriptions like "clusters with very different shapes" into lower-level geometric parameters such as cluster centers, covariance matrices, etc. To make benchmarks more convenient and informative, we propose synthetic data generation based on direct specification of high-level scenarios, either through verbal descriptions or high-level geometric parameters. Our open-source Python package repliclust implements this workflow, making it easy to set up interpretable and reproducible benchmarks for cluster analysis. A demo of data generation from verbal inputs is available at https://demo.repliclust.org.
• Abstract（参考訳）: クラスタ分析は、異なるアルゴリズムの評価と比較に有効なベンチマークに依存している。 クラスタ間の重なり合いやクラスタ形状の変化など,データセットの重要な特徴を効果的に変化させることができるため,合成データのシミュレーション研究が一般的である。 残念ながら、評価シナリオの作成は、"非常に異なる形状のクラスタ"のような高レベルのシナリオ記述を、クラスタセンタや共分散行列などの低レベルのパラメータに変換する必要があるため、しばしば手間がかかる。 ベンチマークをより便利かつ有益なものにするために,言語記述や高次幾何パラメータを用いて,高次シナリオの直接仕様に基づく合成データ生成を提案する。 当社のオープンソースのPythonパッケージ Reliclustはこのワークフローを実装しており、クラスタ分析のための解釈可能な、再現可能なベンチマークを簡単に設定できます。 音声入力からのデータ生成のデモはhttps://demo.repliclust.orgで公開されている。

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