論文の概要: ClusterNet: A Perception-Based Clustering Model for Scattered Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14185v1
- Date: Thu, 27 Apr 2023 13:41:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 13:20:46.649632
- Title: ClusterNet: A Perception-Based Clustering Model for Scattered Data
- Title（参考訳）: ClusterNet: 散乱データに対する知覚ベースのクラスタリングモデル
- Authors: Sebastian Hartwig, Christian van Onzenoodt, Pedro Hermosilla, Timo
Ropinski
- Abstract要約: クラスタ分離は、一般的に広く使用されているクラスタリング技術によって取り組まれるタスクである。
本稿では,分散データを直接操作する学習戦略を提案する。
私たちは、ポイントベースのディープラーニングモデルであるClusterNetをトレーニングし、クラスタ分離性に対する人間の認識を反映するように訓練します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.375761455514754
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cluster separation in scatterplots is a task that is typically tackled by
widely used clustering techniques, such as for instance k-means or DBSCAN.
However, as these algorithms are based on non-perceptual metrics, their output
often does not reflect human cluster perception. To bridge the gap between
human cluster perception and machine-computed clusters, we propose a learning
strategy which directly operates on scattered data. To learn perceptual cluster
separation on this data, we crowdsourced a large scale dataset, consisting of
7,320 point-wise cluster affiliations for bivariate data, which has been
labeled by 384 human crowd workers. Based on this data, we were able to train
ClusterNet, a point-based deep learning model, trained to reflect human
perception of cluster separability. In order to train ClusterNet on human
annotated data, we omit rendering scatterplots on a 2D canvas, but rather use a
PointNet++ architecture enabling inference on point clouds directly. In this
work, we provide details on how we collected our dataset, report statistics of
the resulting annotations, and investigate perceptual agreement of cluster
separation for real-world data. We further report the training and evaluation
protocol of ClusterNet and introduce a novel metric, that measures the accuracy
between a clustering technique and a group of human annotators. Finally, we
compare our approach against existing state-of-the-art clustering techniques.
- Abstract（参考訳）: クラスタ分離は一般的に、k-meansやDBSCANといった広く使われているクラスタリング技術によって取り組まれるタスクである。
しかしながら、これらのアルゴリズムは非知覚的メトリクスに基づいているため、その出力は人間のクラスタ認識を反映しないことが多い。
人間のクラスタ認識と機械計算クラスタのギャップを埋めるために,分散データを直接操作する学習戦略を提案する。
このデータに対する知覚的クラスタ分離を学ぶために,384人のクラウドワーカーがラベル付けした2変量データに対する7,320個のポイントワイズクラスタアフィリエイションからなる大規模データセットをクラウドソースした。
このデータに基づいて、ポイントベースのディープラーニングモデルであるclusternetをトレーニングし、クラスタ分離性に対する人間の認識を反映するように訓練しました。
注釈付きデータでClusterNetをトレーニングするために、2Dキャンバス上でのスキャッタプロットのレンダリングを省略する代わりに、ポイントクラウドを直接推論できるPointNet++アーキテクチャを使用します。
本研究では、データセットの収集方法の詳細と、得られたアノテーションの統計を報告し、実世界のデータに対するクラスタ分離の知覚的一致について検討する。
さらに,クラスタネットの学習と評価プロトコルを報告し,クラスタリング手法と人間の注釈器群との精度を測定する新しい指標を提案する。
最後に、我々のアプローチを既存の最先端クラスタリング技術と比較する。
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