論文の概要: Data Aggregation for Hierarchical Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02552v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 19:39:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 17:46:14.977337
• Title: Data Aggregation for Hierarchical Clustering
• Title（参考訳）: 階層クラスタリングのためのデータ集約
• Authors: Erich Schubert and Andreas Lang
• Abstract要約: BETULAは、よく知られたBIRCHデータ集約アルゴリズムの数値的に安定したバージョンである。 これは、クラスタリングの品質に小さな損失しか与えずに、制約のあるリソースを持つシステムでHACを実行可能なものにするために使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3626013617212666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) is likely the earliest and most flexible clustering method, because it can be used with many distances, similarities, and various linkage strategies. It is often used when the number of clusters the data set forms is unknown and some sort of hierarchy in the data is plausible. Most algorithms for HAC operate on a full distance matrix, and therefore require quadratic memory. The standard algorithm also has cubic runtime to produce a full hierarchy. Both memory and runtime are especially problematic in the context of embedded or otherwise very resource-constrained systems. In this section, we present how data aggregation with BETULA, a numerically stable version of the well known BIRCH data aggregation algorithm, can be used to make HAC viable on systems with constrained resources with only small losses on clustering quality, and hence allow exploratory data analysis of very large data sets.
• Abstract（参考訳）: 階層的集約クラスタリング(HAC)は、多くの距離、類似性、および様々なリンク戦略で使用できるため、最も早く、最も柔軟なクラスタリング法である可能性が高い。 データセットが生成するクラスタの数が不明で、データの何らかの階層化が可能である場合、しばしば使用される。 HACのほとんどのアルゴリズムは完全距離行列で動作し、従って二次記憶を必要とする。 標準アルゴリズムは、完全な階層を生成するためにキュービックランタイムも備えている。 メモリとランタイムは、組み込みシステムやリソースに制約のあるシステムのコンテキストで特に問題となる。 本稿では、よく知られたBIRCHデータ集約アルゴリズムの数値的安定バージョンであるBETULAによるデータ集約を用いて、クラスタリング品質に小さな損失しか与えない制約のあるリソースを持つシステムにおいて、HACを実行可能なものにし、非常に大きなデータセットの探索データ解析を可能にする方法について述べる。

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