論文の概要: A Computational Theory and Semi-Supervised Algorithm for Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06974v1
- Date: Mon, 12 Jun 2023 09:15:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 15:20:11.924625
- Title: A Computational Theory and Semi-Supervised Algorithm for Clustering
- Title（参考訳）: クラスタリングのための計算理論と半教師ありアルゴリズム
- Authors: Nassir Mohammad
- Abstract要約: 半教師付きクラスタリングアルゴリズムを提案する。
クラスタリング法のカーネルは、Mohammadの異常検出アルゴリズムである。
結果は、合成および実世界のデータセットで示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A computational theory for clustering and a semi-supervised clustering
algorithm is presented. Clustering is defined to be the obtainment of groupings
of data such that each group contains no anomalies with respect to a chosen
grouping principle and measure; all other examples are considered to be fringe
points, isolated anomalies, anomalous clusters or unknown clusters. More
precisely, after appropriate modelling under the assumption of uniform random
distribution, any example whose expectation of occurrence is <1 with respect to
a group is considered an anomaly; otherwise it is assigned a membership of that
group. Thus, clustering is conceived as the dual of anomaly detection. The
representation of data is taken to be the Euclidean distance of a point to a
cluster median. This is due to the robustness properties of the median to
outliers, its approximate location of centrality and so that decision
boundaries are general purpose. The kernel of the clustering method is
Mohammad's anomaly detection algorithm, resulting in a parameter-free, fast,
and efficient clustering algorithm. Acknowledging that clustering is an
interactive and iterative process, the algorithm relies on a small fraction of
known relationships between examples. These relationships serve as seeds to
define the user's objectives and guide the clustering process. The algorithm
then expands the clusters accordingly, leaving the remaining examples for
exploration and subsequent iterations. Results are presented on synthetic and
realworld data sets, demonstrating the advantages over the most widely used
clustering methods.
- Abstract（参考訳）: クラスタリングのための計算理論と半教師ありクラスタリングアルゴリズムを提案する。
クラスタリングは、各グループが選択されたグループ化原則と測度に関して異常を含まないようなデータのグループ化の獲得であると定義されており、他のすべての例は、フリンジポイント、孤立した異常、異常クラスタ、未知クラスタであると考えられている。
より正確には、一様ランダム分布の仮定の下で適切なモデリングを行った後、群に関して発生の予想が <1 である任意の例は異常と見なされ、そうでなければその群のメンバーシップが割り当てられる。
したがって、クラスタリングは異常検出の二重性として考え出される。
データの表現は、点とクラスタ中央値とのユークリッド距離として取られる。
これは、中央値から外れ値のロバスト性、その近似的な中心位置、そして決定境界が汎用的な目的であるからである。
クラスタリング手法のカーネルはモハマドの異常検出アルゴリズムであり、パラメータフリーで高速で効率的なクラスタリングアルゴリズムをもたらす。
クラスタリングはインタラクティブで反復的なプロセスであることを認め、アルゴリズムはサンプル間の既知の関係のごく一部に依存している。
これらの関係は、ユーザの目的を定義し、クラスタリングプロセスをガイドするための種となる。
その後、アルゴリズムはクラスタを拡張し、残りの例を探索とその後の反復に残した。
結果は合成および実世界のデータセットで示され、最も広く使われているクラスタリング法に対する利点を示す。
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