論文の概要: Revisiting Silhouette: From Micro to Macro Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05831v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 10:57:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-12 15:00:40.046638
• Title: Revisiting Silhouette: From Micro to Macro Aggregation
• Title（参考訳）: シルエットの再訪:マイクロからマクロアグリゲーションへ
• Authors: Georgios Vardakas and John Pavlopoulos and Aristidis Likas
• Abstract要約: シルエット係数(Silhouette coefficient)は、クラスタリングの割り当ての品質を評価し、データポイント当たりのスコアを生成する評価尺度である。 データセット全体のクラスタリングの品質を評価するために、データセットのすべてのポイントのスコアは通常、単一の値に平均化されます。 そこで我々は,まずシルエットスコアをクラスタレベルで平均化し,次に(マクロ)クラスタ全体のスコアを平均化する,別のアグリゲーション戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8851756275902476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Silhouette coefficient is an established internal clustering evaluation measure that produces a score per data point, assessing the quality of its clustering assignment. To assess the quality of the clustering of the whole dataset, the scores of all the points in the dataset are typically averaged into a single value, a strategy which we call as micro-averaging. As we illustrate in this work, by using a synthetic example, this micro-averaging strategy is sensitive both to cluster imbalance and outliers (background noise). To address these issues, we propose an alternative aggregation strategy, which first averages the silhouette scores at a cluster level and then (macro) averages the scores across the clusters. Based on the same synthetic example, we show that the proposed macro-averaged silhouette score is robust to cluster imbalance and background noise. We have conducted an experimental study showing that our macro-averaged variant provides better estimates of the ground truth number of clusters on several cases compared to the typical micro-averaged score.
• Abstract（参考訳）: シルエット係数(Silhouette coefficient)は、クラスタリング割り当ての品質を評価し、データポイント当たりのスコアを生成する確立された内部クラスタリング評価尺度である。 データセット全体のクラスタリングの品質を評価するために、データセット内のすべてのポイントのスコアは、通常1つの値に平均化されます。 この研究で示されるように、合成例を用いて、このマイクロ平均戦略は、クラスタの不均衡と異常値(バックグランドノイズ)の両方に敏感である。 これらの問題に対処するために,まず,クラスタレベルでシルエットスコアを平均し,次に(macro)スコアをクラスタ全体で平均する,代替集約戦略を提案する。 同じ合成例に基づいて,提案するマクロ平均シルエットスコアは,クラスタ不均衡とバックグラウンドノイズにロバストであることを示す。 我々は,マクロ平均値の変種が,典型的なマイクロ平均値と比較して,いくつかのケースでクラスターの基底真理数を推定できることを実験的に検証した。

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