論文の概要: SDC-HSDD-NDSA: Structure Detecting Cluster by Hierarchical Secondary
Directed Differential with Normalized Density and Self-Adaption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00677v1
- Date: Sun, 2 Jul 2023 22:30:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-05 14:47:29.858460
- Title: SDC-HSDD-NDSA: Structure Detecting Cluster by Hierarchical Secondary
Directed Differential with Normalized Density and Self-Adaption
- Title（参考訳）: SDC-HSDD-NDSA:正規化密度と自己適応を考慮した階層的二次微分による構造検出クラスタ
- Authors: Hao Shu
- Abstract要約: 本稿では,低密度領域で分離されていない高密度領域の構造を検出できる密度に基づくクラスタリング手法を提案する。
このアルゴリズムは二次指向微分、階層、正規化密度、および自己適応係数を用いる。
その結果, 構造検出の妥当性, 騒音に対する頑健性, および粒度の独立性を検証し, 従来よりも優れた性能を示すことができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Density-based clustering could be the most popular clustering algorithm since
it can identify clusters of arbitrary shape as long as different (high-density)
clusters are separated by low-density regions. However, the requirement of the
separateness of clusters by low-density regions is not trivial since a
high-density region might have different structures which should be clustered
into different groups. Such a situation demonstrates the main flaw of all
previous density-based clustering algorithms we have known--structures in a
high-density cluster could not be detected. Therefore, this paper aims to
provide a density-based clustering scheme that not only has the ability
previous ones have but could also detect structures in a high-density region
not separated by low-density ones. The algorithm employs secondary directed
differential, hierarchy, normalized density, as well as the self-adaption
coefficient, and thus is called Structure Detecting Cluster by Hierarchical
Secondary Directed Differential with Normalized Density and Self-Adaption,
dubbed by SDC-HSDD-NDSA for short. To illustrate its effectiveness, we run the
algorithm in several data sets. The results verify its validity in structure
detection, robustness over noises, as well as independence of granularities,
and demonstrate that it could outperform previous ones. The Python code of the
paper could be found on https://github.com/Hao-B-Shu/SDC-HSDD-NDSA.
- Abstract（参考訳）: 密度に基づくクラスタリングは、異なる(高密度)クラスタが低密度領域で分離される限り、任意の形状のクラスタを識別できるため、最も一般的なクラスタリングアルゴリズムである可能性がある。
しかし、低密度領域によるクラスタの分離要件は、高密度領域が異なるグループにクラスタ化されるべき異なる構造を持つため、簡単ではない。
このような状況は、密度の高いクラスタでは既知の構造が検出できない以前の密度ベースのクラスタリングアルゴリズムの最大の欠陥を示している。
そこで本稿では,前者では有する能力を持つだけでなく,低密度者では分離されない高密度領域の構造を検出できる密度ベースのクラスタリング方式を提案する。
このアルゴリズムは二次指向性差分、階層性、正規化密度、および自己適応係数を用いており、SDC-HSDD-NDSAによって略して呼ばれる正規化密度と自己適応を伴う階層的二次指向性差分による構造検出クラスタと呼ばれる。
その効果を説明するために、アルゴリズムを複数のデータセットで実行した。
その結果, 構造検出の妥当性, 騒音に対する頑健性, および粒度の独立性を検証し, 従来より優れていることを示した。
論文のPythonコードはhttps://github.com/Hao-B-Shu/SDC-HSDD-NDSAで確認できる。
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