論文の概要: Gödel Number based Clustering Algorithm with Decimal First Degree Cellular Automata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04881v1
• Date: Wed, 8 May 2024 08:30:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 15:04:15.596246
• Title: Gödel Number based Clustering Algorithm with Decimal First Degree Cellular Automata
• Title（参考訳）: 十進デグレセルオートマタを用いたゲーデル数に基づくクラスタリングアルゴリズム
• Authors: Vicky Vikrant, Narodia Parth P, Kamalika Bhattacharjee,
• Abstract要約: 本稿では,FDCAに基づくクラスタリングアルゴリズムを提案する。 データオブジェクトは、G"odel番号ベースのエンコーディングを使用して十進文字列にエンコードされる。 既存のクラスタリングアルゴリズムと比較して,提案アルゴリズムは性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, a decimal first degree cellular automata (FDCA) based clustering algorithm is proposed where clusters are created based on reachability. Cyclic spaces are created and configurations which are in the same cycle are treated as the same cluster. Here, real-life data objects are encoded into decimal strings using G\"odel number based encoding. The benefits of the scheme is, it reduces the encoded string length while maintaining the features properties. Candidate CA rules are identified based on some theoretical criteria such as self-replication and information flow. An iterative algorithm is developed to generate the desired number of clusters over three stages. The results of the clustering are evaluated based on benchmark clustering metrics such as Silhouette score, Davis Bouldin, Calinski Harabasz and Dunn Index. In comparison with the existing state-of-the-art clustering algorithms, our proposed algorithm gives better performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,FDCAに基づくクラスタリングアルゴリズムを提案する。 サイクル空間が作成され、同じサイクルにある構成が同じクラスタとして扱われる。 ここでは、実生活データオブジェクトを「odel数に基づく符号化」を用いて十進文字列に符号化する。 このスキームの利点は、特徴特性を維持しながらエンコードされた文字列長を減らすことである。 自己複製や情報フローなどの理論的基準に基づいて、候補となるCAルールを識別する。 3段階にわたる所望数のクラスタを生成するために反復アルゴリズムを開発した。 クラスタリングの結果は、Silhouette score、Davis Bouldin、Calinski Harabasz、Dunn Indexといったベンチマーククラスタリングメトリクスに基づいて評価される。 既存のクラスタリングアルゴリズムと比較して,提案アルゴリズムは性能が向上する。

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