Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Bayesian cluster validity index

論文の概要: A Bayesian cluster validity index

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02162v2
Date: Wed, 14 Feb 2024 14:25:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-15 18:33:12.890174
Title: A Bayesian cluster validity index
Title（参考訳）: ベイズクラスタの妥当性指数
Authors: Nathakhun Wiroonsri and Onthada Preedasawakul
Abstract要約: クラスタ妥当性指標(CVI)は、データセット内のクラスタの最適な数を特定するように設計されている。既存の指標に基づくベイズクラスタ妥当性指数(BCVI)を導入する。私たちのBCVIは、ユーザの専門知識が価値のある状況において明確なアドバンテージを提供しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Selecting the appropriate number of clusters is a critical step in applying clustering algorithms. To assist in this process, various cluster validity indices (CVIs) have been developed. These indices are designed to identify the optimal number of clusters within a dataset. However, users may not always seek the absolute optimal number of clusters but rather a secondary option that better aligns with their specific applications. This realization has led us to introduce a Bayesian cluster validity index (BCVI), which builds upon existing indices. The BCVI utilizes either Dirichlet or generalized Dirichlet priors, resulting in the same posterior distribution. We evaluate our BCVI using the Wiroonsri index for hard clustering and the Wiroonsri-Preedasawakul index for soft clustering as underlying indices. We compare the performance of our proposed BCVI with that of the original underlying indices and several other existing CVIs, including Davies-Bouldin, Starczewski, Xie-Beni, and KWON2 indices. Our BCVI offers clear advantages in situations where user expertise is valuable, allowing users to specify their desired range for the final number of clusters. To illustrate this, we conduct experiments classified into three different scenarios. Additionally, we showcase the practical applicability of our approach through real-world datasets, such as MRI brain tumor images. These tools will be published as a new R package 'BayesCVI'.
Abstract（参考訳）: クラスタ数を適切に選択することは、クラスタリングアルゴリズムを適用する上で重要なステップである。このプロセスを支援するために、様々なクラスタ妥当性指標(CVI)が開発された。これらの指標はデータセット内の最適なクラスタ数を特定するように設計されている。しかし、ユーザは必ずしもクラスタの絶対的な最適数を求めるのではなく、特定のアプリケーションとよりよくマッチする二次的な選択肢を求めるかもしれない。この実現により,既存の指標に基づくベイズクラスタ妥当性指数(BCVI)を導入することができた。 bcviはディリクレ(dirichlet)または一般化ディリクレ前駆体(generalized dirichlet priors)を使用しており、結果として同じ後方分布となる。ハードクラスタリングのためのWiroonsri indexとソフトクラスタリングのためのWiroonsri-Preedasawakul indexを用いてBCVIを評価した。我々は,提案したBCVIと,Davies-Bouldin,Starczewski,Xie-Beni,KWON2などの既存のCVIのパフォーマンスを比較した。私たちのBCVIは、ユーザの専門知識が価値のある状況において明確なアドバンテージを提供しています。これを説明するために、3つの異なるシナリオに分類した実験を行う。また,MRI脳腫瘍画像などの実世界のデータセットを用いて,本手法の実用性を示す。これらのツールは、新しいRパッケージ'BayesCVI'として公開される。

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