Fugu-MT 論文翻訳(概要): FLASC: A Flare-Sensitive Clustering Algorithm: Extending HDBSCAN* for Detecting Branches in Clusters

論文の概要: FLASC: A Flare-Sensitive Clustering Algorithm: Extending HDBSCAN* for Detecting Branches in Clusters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15887v1
Date: Mon, 27 Nov 2023 14:55:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-28 14:54:58.759396
Title: FLASC: A Flare-Sensitive Clustering Algorithm: Extending HDBSCAN* for Detecting Branches in Clusters
Title（参考訳）: FLASC:クラスタ内の分岐を検出するためのHDBSCAN*の拡張
Authors: D. M. Bot, J. Peeters, J. Liesenborgs, J. Aerts
Abstract要約: フレア感応性クラスタリングのためのアルゴリズムであるFLASCを提案する。アルゴリズムの2つの変種が提示され、ノイズの堅牢性に対する計算コストが取引される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We present FLASC, an algorithm for flare-sensitive clustering. Our algorithm builds upon HDBSCAN* -- which provides high-quality density-based clustering performance -- through a post-processing step that differentiates branches within the detected clusters' manifold, adding a type of pattern that can be discovered. Two variants of the algorithm are presented, which trade computational cost for noise robustness. We show that both variants scale similarly to HDBSCAN* in terms of computational cost and provide stable outputs using synthetic data sets, resulting in an efficient flare-sensitive clustering algorithm. In addition, we demonstrate the algorithm's benefit in data exploration over HDBSCAN* clustering on two real-world data sets.
Abstract（参考訳）: フレアセンシティブクラスタリングのためのアルゴリズムflascを提案する。我々のアルゴリズムは、検出されたクラスタの多様体内の分岐を識別する後処理ステップを通じて、高品質な密度ベースのクラスタリング性能を提供するHDBSCAN*の上に構築され、検出可能なパターンの種類が追加される。アルゴリズムの2つの変種が提示され、ノイズの堅牢性に対する計算コストが取引される。両変種は計算コストの観点からHDBSCAN*と類似してスケールし、合成データセットを用いて安定した出力を提供し、効率的なフレア感応性クラスタリングアルゴリズムを実現する。さらに,HDBSCAN*クラスタリングによる2つの実世界のデータセット上のデータ探索におけるアルゴリズムの利点を示す。

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