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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