論文の概要: A Modular Spatial Clustering Algorithm with Noise Specification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10047v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 18:05:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 18:07:52.524350
• Title: A Modular Spatial Clustering Algorithm with Noise Specification
• Title（参考訳）: 雑音を考慮したモジュール型空間クラスタリングアルゴリズム
• Authors: Akhil K, Srikanth H R
• Abstract要約: 細菌ファームアルゴリズムは、閉じた実験農場の細菌の成長にインスパイアされている。 他のクラスタリングアルゴリズムとは対照的に、我々のアルゴリズムはクラスタリング中に除外されるノイズの量を規定する機能も備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clustering techniques have been the key drivers of data mining, machine learning and pattern recognition for decades. One of the most popular clustering algorithms is DBSCAN due to its high accuracy and noise tolerance. Many superior algorithms such as DBSCAN have input parameters that are hard to estimate. Therefore, finding those parameters is a time consuming process. In this paper, we propose a novel clustering algorithm Bacteria-Farm, which balances the performance and ease of finding the optimal parameters for clustering. Bacteria- Farm algorithm is inspired by the growth of bacteria in closed experimental farms - their ability to consume food and grow - which closely represents the ideal cluster growth desired in clustering algorithms. In addition, the algorithm features a modular design to allow the creation of versions of the algorithm for specific tasks / distributions of data. In contrast with other clustering algorithms, our algorithm also has a provision to specify the amount of noise to be excluded during clustering.
• Abstract（参考訳）: クラスタリング技術は、データマイニング、機械学習、パターン認識において何十年も重要な役割を果たしてきた。 最も一般的なクラスタリングアルゴリズムの1つは、高い精度と耐雑音性のためにDBSCANである。 DBSCANのような優れたアルゴリズムの多くは、推定が難しい入力パラメータを持っている。 したがって、これらのパラメータを見つけるのに時間がかかる。 本稿では,クラスタリングに最適なパラメータを見つけるための性能と容易さのバランスをとる,新しいクラスタリングアルゴリズムbacters-farmを提案する。 バクテリアファームアルゴリズムは、クローズドな実験ファームにおける細菌の成長 - 食物を消費し、成長する能力 - に触発され、クラスタリングアルゴリズムで望まれる理想的なクラスター成長を密接に表している。 さらに、アルゴリズムは、特定のタスク/データの配布のためのアルゴリズムのバージョンを作成することができるモジュラーデザインを備えている。 他のクラスタリングアルゴリズムとは対照的に、我々のアルゴリズムはクラスタリング中に除外されるノイズの量を規定する機能も備えている。

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