論文の概要: FLASC: A Flare-Sensitive Clustering Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15887v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 08:40:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:25:46.239049
• Title: FLASC: A Flare-Sensitive Clustering Algorithm
• Title（参考訳）: FLASC: フレア感性クラスタリングアルゴリズム
• Authors: D. M. Bot, J. Peeters, J. Liesenborgs, J. Aerts,
• Abstract要約: 本稿では,クラスタ内の分岐を検知してサブポピュレーションを同定するアルゴリズム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。 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,安定した出力を提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Clustering algorithms are often used to find subpopulations in exploratory data analysis workflows. Not only the clusters themselves, but also their shape can represent meaningful subpopulations. In this paper, we present FLASC, an algorithm that detects branches within clusters to identify such subpopulations. FLASC builds upon HDBSCAN*, a state-of-the-art density-based clustering algorithm, and detects branches in a post-processing step that describes within-cluster connectivity. 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 benefit of branch-detection on two real-world data sets.
• Abstract（参考訳）: クラスタリングアルゴリズムは探索的なデータ分析ワークフローでサブポピュレーションを見つけるためによく使用される。 クラスター自身だけでなく、それらの形状も意味のあるサブ集団を表すことができる。 本稿では,クラスタ内の分岐を検知し,そのサブポピュレーションを同定するアルゴリズムFLASCを提案する。 FLASCは、最先端の密度ベースのクラスタリングアルゴリズムであるHDBSCAN*の上に構築され、クラスタ内接続を記述する後処理ステップでブランチを検出する。 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。 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,2つの実世界のデータセットに対する分岐検出の利点を示す。

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