論文の概要: Robust Fair Clustering with Group Membership Uncertainty Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00599v3
• Date: Wed, 20 Nov 2024 17:12:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:11:20.195147
• Title: Robust Fair Clustering with Group Membership Uncertainty Sets
• Title（参考訳）: グループメンバーシップの不確実性セットによるロバストフェアクラスタリング
• Authors: Sharmila Duppala, Juan Luque, John P. Dickerson, Seyed A. Esmaeili,
• Abstract要約: 本研究では,各集団の集団レベルでの表現に近づき,各集団が制約される正準公正クラスタリング問題について検討する。 簡単なノイズモデルを導入し、意思決定者によって与えられるパラメータを少数必要とします。 本稿では,不規則性保証を証明可能なフェアクラスタリングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.29773979737976
• License:
• Abstract: We study the canonical fair clustering problem where each cluster is constrained to have close to population-level representation of each group. Despite significant attention, the salient issue of having incomplete knowledge about the group membership of each point has been superficially addressed. In this paper, we consider a setting where the assigned group memberships are noisy. We introduce a simple noise model that requires a small number of parameters to be given by the decision maker. We then present an algorithm for fair clustering with provable \emph{robustness} guarantees. Our framework enables the decision maker to trade off between the robustness and the clustering quality. Unlike previous work, our algorithms are backed by worst-case theoretical guarantees. Finally, we empirically verify the performance of our algorithm on real world datasets and show its superior performance over existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,各集団の集団レベルでの表現に近づき,各集団が制約される正準公正クラスタリング問題について検討する。 重要な注意を払っているにもかかわらず、各点のグループメンバーシップに関する不完全な知識を持つという健全な問題は表面的に解決されている。 本稿では、割り当てられたグループメンバーシップが騒々しい設定について考察する。 簡単なノイズモデルを導入し、意思決定者によって与えられるパラメータを少数必要とします。 次に、証明可能な \emph{robustness} 保証付きフェアクラスタリングのアルゴリズムを提案する。 私たちのフレームワークは、意思決定者に対して、堅牢性とクラスタリングの品質のトレードオフを可能にします。 これまでの研究とは異なり、我々のアルゴリズムは最悪の理論上の保証によって裏付けられている。 最後に、実世界のデータセット上でのアルゴリズムの性能を実証的に検証し、既存のベースラインよりも優れた性能を示す。

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