論文の概要: Revisiting Silhouette Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05831v3
• Date: Sat, 22 Jun 2024 17:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 02:22:43.442022
• Title: Revisiting Silhouette Aggregation
• Title（参考訳）: シルエット・アグリゲーションの再検討
• Authors: John Pavlopoulos, Georgios Vardakas, 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。 滅多に採用されない代替のパスは、まずクラスタレベルで平均し、次に(マクロ)クラスタ全体で平均することです。 典型的なマイクロアグレージング戦略はクラスタ不均衡に敏感であり,見過ごされたマクロアベリング戦略ははるかに堅牢であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.56711111236449
• 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 (micro) averaged into a single value. An alternative path, however, that is rarely employed, is to average first at the cluster level and then (macro) average across clusters. As we illustrate in this work with a synthetic example, the typical micro-averaging strategy is sensitive to cluster imbalance while the overlooked macro-averaging strategy is far more robust. By investigating macro-Silhouette further, we find that uniform sub-sampling, the only available strategy in existing libraries, harms the measure's robustness against imbalance. We address this issue by proposing a per-cluster sampling method. An experimental study on eight real-world datasets is then used to analyse both coefficients in two clustering tasks.
• Abstract（参考訳）: 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、データセットのすべてのポイントのスコアは通常、(マイクロ)1つの値に平均化されます。 しかし、滅多に採用されない代替のパスは、まずクラスタレベルで平均化し、次に(マクロ)クラスタ全体で平均となることである。 この研究を合成例で示すように、典型的なマイクロデバッグ戦略はクラスタ不均衡に敏感であり、見過ごされたマクロデバッグ戦略ははるかに堅牢である。 マクロシルエットをさらに調査することで、既存の図書館で唯一利用可能な戦略である統一サブサンプリングが、不均衡に対する尺度の頑健さを損なうことが判明した。 クラスタごとのサンプリング手法を提案することでこの問題に対処する。 8つの実世界のデータセットに関する実験的研究は、2つのクラスタリングタスクにおいて両方の係数を分析するために使用される。

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