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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04322v2
• Date: Sat, 16 Nov 2024 09:03:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:14.468811
• Title: Memetic Differential Evolution Methods for Semi-Supervised Clustering
• Title（参考訳）: 半スーパービジョンクラスタリングのためのメメティック微分進化法
• Authors: Pierluigi Mansueto, Fabio Schoen,
• Abstract要約: MDEClustの半教師付き最小二乗クラスタリング(MSSC)問題に対する拡張を提案する。 我々の新しいフレームワークであるS-MDEClustは、最適な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最初のメメカティックな方法論である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8681835475119588
• License:
• Abstract: In this paper, we propose an extension for semi-supervised Minimum Sum-of-Squares Clustering (MSSC) problems of MDEClust, a memetic framework based on the Differential Evolution paradigm for unsupervised clustering. In semi-supervised MSSC, background knowledge is available in the form of (instance-level) "must-link" and "cannot-link" constraints, each of which indicating if two dataset points should be associated to the same or to a different cluster, respectively. The presence of such constraints makes the problem at least as hard as its unsupervised version and, as a consequence, some framework operations need to be carefully designed to handle this additional complexity: for instance, it is no more true that each point is associated to its nearest cluster center. As far as we know, our new framework, called S-MDEClust, represents the first memetic methodology designed to generate a (hopefully) optimal feasible solution for semi-supervised MSSC problems. Results of thorough computational experiments on a set of well-known as well as synthetic datasets show the effectiveness and efficiency of our proposal.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MDEClustの半教師付き最小値クラスタリング(MSSC)問題の拡張を提案する。 半教師付きMSSCでは、背景知識は(インスタンスレベルの)"must-link"と"cannot-link"という制約で利用可能であり、2つのデータセットポイントがそれぞれ同じまたは異なるクラスタに関連付けられているかどうかを示す。 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じくらい問題を難しくし、結果として、この追加的な複雑さを扱うために、いくつかのフレームワーク操作を慎重に設計する必要がある。 私たちが知る限り、S-MDEClustと呼ばれる新しいフレームワークは、半教師付きMSSC問題に対して(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最初のメメティックな方法論である。 提案手法の有効性と有効性を示すため,よく知られたデータセットと合成データセットの集合に関する徹底的な計算実験を行った。

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