論文の概要: A Generalized Framework for Predictive Clustering and Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04364v1
- Date: Sun, 7 May 2023 19:56:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 16:12:55.697634
- Title: A Generalized Framework for Predictive Clustering and Optimization
- Title（参考訳）: 予測クラスタリングと最適化のための一般化フレームワーク
- Authors: Aravinth Chembu, Scott Sanner
- Abstract要約: クラスタリングは強力で広く使われているデータサイエンスツールです。
本稿では,予測クラスタリングのための一般化最適化フレームワークを定義する。
また,大域的最適化のためにMILP(mixed-integer linear programming)を利用する共同最適化手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.06697544912383
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Clustering is a powerful and extensively used data science tool. While
clustering is generally thought of as an unsupervised learning technique, there
are also supervised variations such as Spath's clusterwise regression that
attempt to find clusters of data that yield low regression error on a
supervised target. We believe that clusterwise regression is just a single
vertex of a largely unexplored design space of supervised clustering models. In
this article, we define a generalized optimization framework for predictive
clustering that admits different cluster definitions (arbitrary point
assignment, closest center, and bounding box) and both regression and
classification objectives. We then present a joint optimization strategy that
exploits mixed-integer linear programming (MILP) for global optimization in
this generalized framework. To alleviate scalability concerns for large
datasets, we also provide highly scalable greedy algorithms inspired by the
Majorization-Minimization (MM) framework. Finally, we demonstrate the ability
of our models to uncover different interpretable discrete cluster structures in
data by experimenting with four real-world datasets.
- Abstract（参考訳）: クラスタリングは強力で広く使われているデータサイエンスツールです。
クラスタリングは一般に教師なし学習技術と考えられているが、Spathのクラスタワイズレグレッションのような教師なしのバリエーションもあり、教師付きターゲット上で低い回帰誤差をもたらすデータのクラスタを見つけようとする。
クラスタワイズ回帰は、教師付きクラスタリングモデルのほとんど探索されていない設計空間の単一の頂点に過ぎないと我々は信じている。
本稿では,クラスタ定義(任意点割り当て,最接近点,バウンディングボックス)と回帰的および分類的目的の両方を許容する,予測的クラスタリングのための一般化最適化フレームワークを定義する。
次に、この一般化フレームワークにおける大域的最適化のために混合整数線形計画(milp)を利用する共同最適化戦略を提案する。
大規模データセットのスケーラビリティに関する懸念を軽減するため,Majorization-Minimization (MM)フレームワークにヒントを得た,高度にスケーラブルなグレディアルゴリズムも提供する。
最後に,4つの実世界のデータセットを実験することにより,データ中の異なる解釈可能な離散クラスタ構造を明らかにするモデルの有効性を実証する。
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