論文の概要: Clustering in Dynamic Environments: A Framework for Benchmark Dataset Generation With Heterogeneous Changes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15731v2
- Date: Tue, 9 Apr 2024 09:40:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 19:27:41.013644
- Title: Clustering in Dynamic Environments: A Framework for Benchmark Dataset Generation With Heterogeneous Changes
- Title（参考訳）: 動的環境におけるクラスタリング:不均一な変更を伴うベンチマークデータセット生成のためのフレームワーク
- Authors: Danial Yazdani, Juergen Branke, Mohammad Sadegh Khorshidi, Mohammad Nabi Omidvar, Xiaodong Li, Amir H. Gandomi, Xin Yao,
- Abstract要約: 動的環境におけるクラスタリングは、リアルタイムデータ分析やオンライン教師なし学習から動的施設配置問題まで幅広い応用において、重要性が増している。
静的クラスタリングタスクでは,メタヒューリスティックスが有望な有効性を示している。
これは、さまざまな動的シナリオにおけるクラスタリングアルゴリズムの体系的なパフォーマンス評価を妨げる、多様な、制御可能な、現実的な動的特性を備えた動的データセットの欠如による部分もある。
この欠陥は、動的環境におけるクラスタリングのアルゴリズムを効果的に設計する私たちの理解と能力のギャップにつながる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.56518009058007
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Clustering in dynamic environments is of increasing importance, with broad applications ranging from real-time data analysis and online unsupervised learning to dynamic facility location problems. While meta-heuristics have shown promising effectiveness in static clustering tasks, their application for tracking optimal clustering solutions or robust clustering over time in dynamic environments remains largely underexplored. This is partly due to a lack of dynamic datasets with diverse, controllable, and realistic dynamic characteristics, hindering systematic performance evaluations of clustering algorithms in various dynamic scenarios. This deficiency leads to a gap in our understanding and capability to effectively design algorithms for clustering in dynamic environments. To bridge this gap, this paper introduces the Dynamic Dataset Generator (DDG). DDG features multiple dynamic Gaussian components integrated with a range of heterogeneous, local, and global changes. These changes vary in spatial and temporal severity, patterns, and domain of influence, providing a comprehensive tool for simulating a wide range of dynamic scenarios.
- Abstract（参考訳）: 動的環境におけるクラスタリングは、リアルタイムデータ分析やオンライン教師なし学習から動的施設配置問題まで幅広い応用において、重要性が増している。
メタヒューリスティックスは静的クラスタリングタスクにおいて有望な有効性を示しているが、最適なクラスタリングソリューションの追跡や、動的環境での時間の経過とともに堅牢なクラスタリングを行うための応用は、ほとんど未調査のままである。
これは、さまざまな動的シナリオにおけるクラスタリングアルゴリズムの体系的なパフォーマンス評価を妨げる、多様な、制御可能な、現実的な動的特性を備えた動的データセットの欠如による部分もある。
この欠陥は、動的環境におけるクラスタリングのアルゴリズムを効果的に設計する私たちの理解と能力のギャップにつながる。
このギャップを埋めるために,本論文では動的データセット生成装置(DDG)を紹介する。
DDGは、多種多様な局所的、グローバルな変化と統合された複数の動的ガウス成分を備えている。
これらの変化は、空間的および時間的重大さ、パターン、および影響領域によって異なり、幅広い動的なシナリオをシミュレートするための包括的なツールを提供する。
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