論文の概要: DenMune: Density peak based clustering using mutual nearest neighbors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13420v1
- Date: Sat, 23 Sep 2023 16:18:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-26 20:04:26.588802
- Title: DenMune: Density peak based clustering using mutual nearest neighbors
- Title（参考訳）: DenMune:互いに近接した隣人を用いた密度ピークに基づくクラスタリング
- Authors: Mohamed Abbas, Adel El-Zoghobi, Amin Shoukry
- Abstract要約: 多くのクラスタリングアルゴリズムは、クラスタが任意の形状、様々な密度、あるいはデータクラスが互いに不均衡で近接している場合に失敗する。
この課題を満たすために、新しいクラスタリングアルゴリズムであるDenMuneが提示されている。
これは、Kがユーザから要求される唯一のパラメータである大きさKの互いに近い近傍を用いて、密集領域を特定することに基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many clustering algorithms fail when clusters are of arbitrary shapes, of
varying densities, or the data classes are unbalanced and close to each other,
even in two dimensions. A novel clustering algorithm, DenMune is presented to
meet this challenge. It is based on identifying dense regions using mutual
nearest neighborhoods of size K, where K is the only parameter required from
the user, besides obeying the mutual nearest neighbor consistency principle.
The algorithm is stable for a wide range of values of K. Moreover, it is able
to automatically detect and remove noise from the clustering process as well as
detecting the target clusters. It produces robust results on various low and
high-dimensional datasets relative to several known state-of-the-art clustering
algorithms.
- Abstract（参考訳）: 多くのクラスタリングアルゴリズムは、クラスタが任意の形状、密度の異なる場合、あるいはデータクラスが2次元であっても不均衡で互いに近接している場合、フェールする。
この課題を克服するために,新たなクラスタリングアルゴリズムであるdenmuneを提案する。
これは、k がユーザから要求される唯一のパラメータであるサイズ k の互いに最も近い近傍を用いて密度の高い領域を特定することに基づく。
アルゴリズムはKの幅広い値に対して安定しており、さらに、クラスタリングプロセスからノイズを自動的に検出および除去し、ターゲットクラスタを検出することができる。
これは、いくつかの既知の最先端クラスタリングアルゴリズムと比較して、さまざまな低次元および高次元データセットで堅牢な結果を生成する。
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