論文の概要: A Scalable k-Medoids Clustering via Whale Optimization Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16993v1
- Date: Fri, 30 Aug 2024 03:43:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-02 16:29:13.329696
- Title: A Scalable k-Medoids Clustering via Whale Optimization Algorithm
- Title（参考訳）: 鯨最適化アルゴリズムによるスケーラブルk-メドイドクラスタリング
- Authors: Huang Chenan, Narumasa Tsutsumida,
- Abstract要約: We introduced WOA-kMedoids, a novel unsupervised clustering method which with the Whale Optimization Algorithm (WOA)。
セントロイド選択を最適化することにより、WOA-kMedoidsは観測数に関してk-メドロイドアルゴリズムの計算複雑性を2次からほぼ直線に減らす。
UCRアーカイブから25種類の時系列データセットを用いたWOA-kMedoidsの性能評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Unsupervised clustering has emerged as a critical tool for uncovering hidden patterns and insights from vast, unlabeled datasets. However, traditional methods like Partitioning Around Medoids (PAM) struggle with scalability due to their quadratic computational complexity. To address this limitation, we introduce WOA-kMedoids, a novel unsupervised clustering method that incorporates the Whale Optimization Algorithm (WOA), a nature-inspired metaheuristic inspired by the hunting strategies of humpback whales. By optimizing centroid selection, WOA-kMedoids reduces computational complexity of the k-medoids algorithm from quadratic to near-linear with respect to the number of observations. This improvement in efficiency enables WOA-kMedoids to be scalable to large datasets while maintaining high clustering accuracy. We evaluated the performance of WOA-kMedoids on 25 diverse time series datasets from the UCR archive. Our empirical results demonstrate that WOA-kMedoids maintains clustering accuracy similar to PAM. While WOA-kMedoids exhibited slightly higher runtime than PAM on small datasets (less than 300 observations), it outperformed PAM in computational efficiency on larger datasets. The scalability of WOA-kMedoids, combined with its consistently high accuracy, positions it as a promising and practical choice for unsupervised clustering in big data applications. WOA-kMedoids has implications for efficient knowledge discovery in massive, unlabeled datasets across various domains.
- Abstract（参考訳）: 教師なしクラスタリングは、巨大なラベルのないデータセットから隠れたパターンや洞察を明らかにするための重要なツールとして登場した。
しかしながら、PAM(Partitioning Around Medoids)のような従来の手法は、2次計算の複雑さのためにスケーラビリティに苦慮している。
WOA-kMedoids, Whale Optimization Algorithm (WOA)を組み込んだ非教師型クラスタリング手法を導入する。
セントロイド選択を最適化することにより、WOA-kMedoidsは観測数に関してk-メドロイドアルゴリズムの計算複雑性を2次からほぼ直線に減らす。
この効率の改善により、WOA-kMedoidsはクラスタリングの精度を高く保ちながら、大規模なデータセットにスケーラブルになる。
UCRアーカイブから25種類の時系列データセットを用いたWOA-kMedoidsの性能評価を行った。
実験の結果, WOA-kMedoids は PAM と同様のクラスタリング精度を維持していることがわかった。
WOA-kMedoids は小さなデータセットでは PAM よりも若干高いランタイムを示し(300観測未満)、より大きなデータセットでは計算効率で PAM を上回った。
WOA-kMedoidsのスケーラビリティは、その一貫した精度と相まって、ビッグデータアプリケーションにおける教師なしクラスタリングのための有望かつ実践的な選択肢として位置づけられている。
WOA-kMedoidsは、様々な領域にわたる大規模でラベル付けされていないデータセットにおいて、効率的な知識発見に影響を及ぼす。
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