論文の概要: Incremental Affinity Propagation based on Cluster Consolidation and Stratification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14439v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 14:20:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 17:01:12.355556
• Title: Incremental Affinity Propagation based on Cluster Consolidation and Stratification
• Title（参考訳）: クラスターの固化と成層化に基づく増分親和性伝播
• Authors: Silvana Castano, Alfio Ferrara, Stefano Montanelli, Francesco Periti
• Abstract要約: 本稿では, A-Posteriori Affinity Propagation (APP) を提案する。 i) 新しい到着オブジェクトは、オブジェクトのデータセット全体にわたってクラスタを再実行することなく、動的に以前のクラスタに統合される。 実験の結果,APPはスケーラビリティを同時に発揮しながら,同等のクラスタリング性能を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.048226951354646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern data mining applications require to perform incremental clustering over dynamic datasets by tracing temporal changes over the resulting clusters. In this paper, we propose A-Posteriori affinity Propagation (APP), an incremental extension of Affinity Propagation (AP) based on cluster consolidation and cluster stratification to achieve faithfulness and forgetfulness. APP enforces incremental clustering where i) new arriving objects are dynamically consolidated into previous clusters without the need to re-execute clustering over the entire dataset of objects, and ii) a faithful sequence of clustering results is produced and maintained over time, while allowing to forget obsolete clusters with decremental learning functionalities. Four popular labeled datasets are used to test the performance of APP with respect to benchmark clustering performances obtained by conventional AP and Incremental Affinity Propagation based on Nearest neighbor Assignment (IAPNA) algorithms. Experimental results show that APP achieves comparable clustering performance while enforcing scalability at the same time.
• Abstract（参考訳）: 最新のデータマイニングアプリケーションは、結果のクラスタ上の時間的変化を追跡することで、動的データセット上でインクリメンタルなクラスタリングを実行する必要がある。 本稿では,クラスタ統合とクラスタ階層化に基づくA-Posteriori Affinity Propagation (APP)を提案する。 APPがインクリメンタルクラスタリングを実施 一 新しい到着したオブジェクトは、オブジェクトのデータセット全体にわたって再実行することなく、動的に前のクラスタに統合されます。 二 クラスタリング結果の忠実なシーケンスを時間とともに生成し、維持するとともに、陳腐化した学習機能を有する古いクラスタを忘れることができる。 4つの人気のあるラベル付きデータセットは、従来のAPとIncremental Affinity Propagationによって得られたベンチマーククラスタリングのパフォーマンスに関してAPPのパフォーマンスをテストするために使用される。 実験の結果,アプリケーションのクラスタリング性能はスケーラビリティと同時に向上していることがわかった。

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