論文の概要: Memetic Differential Evolution Methods for Semi-Supervised Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04322v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 08:37:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:32:45.475143
• Title: Memetic Differential Evolution Methods for Semi-Supervised Clustering
• Title（参考訳）: 半教師付きクラスタリングのためのmemetic differential evolution法
• Authors: Pierluigi Mansueto, Fabio Schoen
• Abstract要約: 我々は、背景知識がインスタンスレベルの制約の形で与えられる半教師付き最小値クラスタリング(MSSC)問題に対処する。 本稿では,非教師付きクラスタリング文献で最近提案された最先端のフレームワークを直接拡張する,微分進化パラダイムに基づく新しいメメティクス戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0256438517258686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we deal with semi-supervised Minimum Sum-of-Squares Clustering (MSSC) problems where background knowledge is given in the form of instance-level constraints. In particular, we take into account "must-link" and "cannot-link" constraints, each of which indicates if two dataset points should be associated to the same or to a different cluster. The presence of such constraints makes the problem at least as hard as its unsupervised version: it is no more true that each point is associated to its nearest cluster center, thus requiring some modifications in crucial operations, such as the assignment step. In this scenario, we propose a novel memetic strategy based on the Differential Evolution paradigm, directly extending a state-of-the-art framework recently proposed in the unsupervised clustering literature. As far as we know, our contribution represents the first attempt to define a memetic methodology designed to generate a (hopefully) optimal feasible solution for the semi-supervised MSSC problem. The proposal is compared with some state-of-the-art algorithms from the literature on a set of well-known datasets, highlighting its effectiveness and efficiency in finding good quality clustering solutions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、背景知識がインスタンスレベルの制約の形で与えられる半教師付き最小値クラスタリング(MSSC)問題に対処する。 特に、"must-link"と"cannot-link"の制約を考慮して、それぞれが2つのデータセットポイントが同じあるいは別のクラスタに関連付けられるべきかどうかを示します。 このような制約の存在は、少なくとも教師なしバージョンと同様に問題を難しくする: 各点が最寄りのクラスタ中心に関連付けられていることはもはや事実ではなく、割り当てステップのような重要な操作にいくつかの修正を必要とする。 このシナリオでは,非教師付きクラスタリング文献で最近提案された最先端のフレームワークを直接拡張する,微分進化パラダイムに基づく新しいメメティクス戦略を提案する。 我々が知る限り、我々の貢献は、半教師付きMSSC問題に対する(好ましくは)最適実現可能なソリューションを生成するために設計されたメメティック方法論を定義する最初の試みである。 この提案は、よく知られているデータセットの集合に関する文献の最先端アルゴリズムと比較され、優れたクラスタリングソリューションを見つける上での有効性と効率性を強調している。

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