論文の概要: A correlation-based fuzzy cluster validity index with secondary options
detector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14785v1
- Date: Mon, 28 Aug 2023 16:40:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 17:06:35.110263
- Title: A correlation-based fuzzy cluster validity index with secondary options
detector
- Title（参考訳）: 二次オプション検出器を用いた相関型ファジィクラスタ妥当性指標
- Authors: Nathakhun Wiroonsri and Onthada Preedasawakul
- Abstract要約: 本稿では,Wiroonsri-Preedasawakul(WP)インデックスとして知られる相関に基づくファジィクラスタの妥当性指標を提案する。
我々は,Xie-Beni,Pakhira-Bandyopadhyay-Maulik,Tang,Wu-Li,Generalized C,Kwon2などの既存指標と比較した。
- 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: The optimal number of clusters is one of the main concerns when applying
cluster analysis. Several cluster validity indexes have been introduced to
address this problem. However, in some situations, there is more than one
option that can be chosen as the final number of clusters. This aspect has been
overlooked by most of the existing works in this area. In this study, we
introduce a correlation-based fuzzy cluster validity index known as the
Wiroonsri-Preedasawakul (WP) index. This index is defined based on the
correlation between the actual distance between a pair of data points and the
distance between adjusted centroids with respect to that pair. We evaluate and
compare the performance of our index with several existing indexes, including
Xie-Beni, Pakhira-Bandyopadhyay-Maulik, Tang, Wu-Li, generalized C, and Kwon2.
We conduct this evaluation on four types of datasets: artificial datasets,
real-world datasets, simulated datasets with ranks, and image datasets, using
the fuzzy c-means algorithm. Overall, the WP index outperforms most, if not
all, of these indexes in terms of accurately detecting the optimal number of
clusters and providing accurate secondary options. Moreover, our index remains
effective even when the fuzziness parameter $m$ is set to a large value. Our R
package called WPfuzzyCVIs used in this work is also available in
https://github.com/nwiroonsri/WPfuzzyCVIs.
- Abstract（参考訳）: クラスタ分析を適用する上で,クラスタの最適な数を主な関心事のひとつに挙げる。
この問題に対処するためにいくつかのクラスタ妥当性指標が導入された。
しかし、いくつかの状況では、最後の数のクラスタとして選択できる選択肢が複数存在する。
この側面は、この分野の既存の作品の大半で見過ごされている。
本研究では,Wiroonsri-Preedasawakul(WP)インデックスと呼ばれる相関に基づくファジィクラスタの妥当性指標を提案する。
この指標は、データポイント間の実際の距離と、そのペアに対する調整されたセントロイド間の距離との相関に基づいて定義される。
我々は,Xie-Beni,Pakhira-Bandyopadhyay-Maulik,Tang,Wu-Li,Generalized C,Kwon2などの既存指標と比較した。
この評価をファジィc-meansアルゴリズムを用いて,人工データセット,実世界のデータセット,ランク付きシミュレーションデータセット,画像データセットの4種類のデータセットについて行った。
全体として、wpインデックスは、クラスタの最適な数を正確に検出し、正確な二次オプションを提供するという点で、これらインデックスのほとんどを上回っている。
さらに、ファジィパラメータ$m$が大きな値に設定された場合でも、インデックスは有効である。
この作業で使用されるWPfuzzyCVIsと呼ばれるRパッケージもhttps://github.com/nwiroonsri/WPfuzzyCVIsで利用可能です。
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