論文の概要: Kernel Metric Learning for Clustering Mixed-type Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01890v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 19:51:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 23:20:40.953243
• Title: Kernel Metric Learning for Clustering Mixed-type Data
• Title（参考訳）: クラスタリング混合型データのためのカーネルメトリック学習
• Authors: Jesse S. Ghashti and John R. J. Thompson
• Abstract要約: 異種性を測定するために混在するカーネルを用いて,クロスバリデーションされた最適なカーネル帯域幅を持つメトリクスを提案する。 提案手法は,シミュレーションおよび実世界のデータセット上で,既存の距離ベースクラスタリングアルゴリズムを用いてクラスタリング精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distance-based clustering and classification are widely used in various fields to group mixed numeric and categorical data. A predefined distance measurement is used to cluster data points based on their dissimilarity. While there exist numerous distance-based measures for data with pure numerical attributes and several ordered and unordered categorical metrics, an optimal distance for mixed-type data is an open problem. Many metrics convert numerical attributes to categorical ones or vice versa. They handle the data points as a single attribute type or calculate a distance between each attribute separately and add them up. We propose a metric that uses mixed kernels to measure dissimilarity, with cross-validated optimal kernel bandwidths. Our approach improves clustering accuracy when utilized for existing distance-based clustering algorithms on simulated and real-world datasets containing pure continuous, categorical, and mixed-type data.
• Abstract（参考訳）: 距離に基づくクラスタリングと分類は、様々な分野において、混合数値と分類データを分類するために広く使われている。 事前定義された距離測定は、その相似性に基づいてデータポイントをクラスタリングする。 純粋な数値属性を持つデータと、順序付きおよび順序なしの分類指標を持つデータには、多くの距離に基づく測度があるが、混合型データの最適距離は未解決の問題である。 多くのメトリクスは、数値属性を分類属性に変換する。 データポイントを単一の属性タイプとして扱うか、それぞれの属性間の距離を別々に計算して追加する。 本研究では,混合カーネルを用いて異種性を測定し,最適カーネル帯域幅を推定するメトリックを提案する。 提案手法は, 完全連続, カテゴリ, 混合型データを含む実世界のシミュレーションデータセット上で, 既存の距離ベースクラスタリングアルゴリズムを用いてクラスタリング精度を向上させる。

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