論文の概要: Dynamically Weighted Federated k-Means
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14858v2
- Date: Fri, 17 Nov 2023 10:35:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 17:20:12.462764
- Title: Dynamically Weighted Federated k-Means
- Title（参考訳）: 動的重み付け型k-means
- Authors: Patrick Holzer, Tania Jacob, Shubham Kavane
- Abstract要約: フェデレートされたクラスタリングにより、複数のデータソースが協力してデータをクラスタリングし、分散化とプライバシ保護を維持できる。
我々は,ロイドのk-meansクラスタリング法に基づいて,動的に重み付けされたk-means (DWF k-means) という新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する。
我々は、クラスタリングスコア、精度、およびv尺度の観点から、アルゴリズムの性能を評価するために、複数のデータセットとデータ分散設定の実験を行う。
- 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: Federated clustering, an integral aspect of federated machine learning,
enables multiple data sources to collaboratively cluster their data,
maintaining decentralization and preserving privacy. In this paper, we
introduce a novel federated clustering algorithm named Dynamically Weighted
Federated k-means (DWF k-means) based on Lloyd's method for k-means clustering,
to address the challenges associated with distributed data sources and
heterogeneous data. Our proposed algorithm combines the benefits of traditional
clustering techniques with the privacy and scalability benefits offered by
federated learning. The algorithm facilitates collaborative clustering among
multiple data owners, allowing them to cluster their local data collectively
while exchanging minimal information with the central coordinator. The
algorithm optimizes the clustering process by adaptively aggregating cluster
assignments and centroids from each data source, thereby learning a global
clustering solution that reflects the collective knowledge of the entire
federated network. We address the issue of empty clusters, which commonly
arises in the context of federated clustering. We conduct experiments on
multiple datasets and data distribution settings to evaluate the performance of
our algorithm in terms of clustering score, accuracy, and v-measure. The
results demonstrate that our approach can match the performance of the
centralized classical k-means baseline, and outperform existing federated
clustering methods like k-FED in realistic scenarios.
- Abstract（参考訳）: フェデレーションクラスタリング(Federated Clustering)は、フェデレーション機械学習の不可欠な側面であり、複数のデータソースが協力してデータをクラスタリングし、分散化とプライバシの保護を維持できる。
本稿では,分散データソースとヘテロジニアスデータに関連する課題に対処するために,lloydのk-meansクラスタリング法に基づく動的重み付きフェデレートk-means (dwf k-means) と呼ばれる新しいフェデレートクラスタリングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,従来のクラスタリング手法の利点と,フェデレート学習によるプライバシとスケーラビリティのメリットを組み合わせる。
このアルゴリズムは、複数のデータオーナ間の協調的なクラスタリングを促進し、中央コーディネータと最小限の情報交換をしながら、ローカルデータを集合的にクラスタリングする。
このアルゴリズムはクラスタ割り当てとセントロイドを各データソースから適応的に集約することでクラスタリングプロセスを最適化し,フェデレートされたネットワーク全体の集合的知識を反映したグローバルクラスタリングソリューションを学習する。
我々は、連合クラスタリングの文脈で一般的に発生する空のクラスタの問題に対処する。
本研究では,複数のデータセットとデータ分散設定について実験を行い,クラスタリングスコア,精度,v-measureの観点からアルゴリズムの性能評価を行った。
その結果,本手法は,従来のk-meansベースラインの性能と一致し,k-FEDのような既存のクラスタリング手法を現実的なシナリオで上回ることを示す。
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