論文の概要: Decomposing the Jaccard Distance and the Jaccard Index in ABCDE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18522v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 08:00:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 14:58:06.543453
• Title: Decomposing the Jaccard Distance and the Jaccard Index in ABCDE
• Title（参考訳）: ABCDEにおけるジャカード距離とジャカード指数の分解
• Authors: Stephan van Staden,
• Abstract要約: 本稿では、JaccardDistanceとJaccardIndexをさらに分解する。 いずれの場合も、分解によって影響と品質の指標が得られます。 新しい測度は数学的によく理解されており、単純な方程式を通して相互に関連している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: ABCDE is a sophisticated technique for evaluating differences between very large clusterings. Its main metric that characterizes the magnitude of the difference between two clusterings is the JaccardDistance, which is a true distance metric in the space of all clusterings of a fixed set of (weighted) items. The JaccardIndex is the complementary metric that characterizes the similarity of two clusterings. Its relationship with the JaccardDistance is simple: JaccardDistance + JaccardIndex = 1. This paper decomposes the JaccardDistance and the JaccardIndex further. In each case, the decomposition yields Impact and Quality metrics. The Impact metrics measure aspects of the magnitude of the clustering diff, while Quality metrics use human judgements to measure how much the clustering diff improves the quality of the clustering. The decompositions of this paper offer more and deeper insight into a clustering change. They also unlock new techniques for debugging and exploring the nature of the clustering diff. The new metrics are mathematically well-behaved and they are interrelated via simple equations. While the work can be seen as an alternative formal framework for ABCDE, we prefer to view it as complementary. It certainly offers a different perspective on the magnitude and the quality of a clustering change, and users can use whatever they want from each approach to gain more insight into a change.
• Abstract（参考訳）: ABCDEは、非常に大規模なクラスタリングの違いを評価するための高度な技術である。 2つのクラスタリングの差の大きさを特徴づける主要な計量はジャカルド距離であり、これは固定された(重み付けされた)アイテムの全てのクラスタリングの空間における真の距離計量である。 JaccardIndexは2つのクラスタリングの類似性を特徴付ける補完的なメトリックである。 JaccardDistance + JaccardIndex = 1。 本稿では、JaccardDistanceとJaccardIndexをさらに分解する。 いずれの場合も、分解によって影響と品質の指標が得られます。 インパクトメトリクスはクラスタリング差の大きさの側面を計測し、品質メトリクスはクラスタリング差がクラスタリングの質をどれだけ改善するかを測定するために人間の判断を使用する。 この論文の分解により、クラスタリングの変更についてより深い洞察が得られます。 また、クラスタリング差分の性質をデバッグし、探索するための新しいテクニックをアンロックする。 新しい測度は数学的によく理解されており、単純な方程式を通して相互に関連している。 この研究はABCDEの代替の形式的枠組みと見なすことができるが、我々はそれを補完的なものと見なすのが好ましい。 クラスタリングの変更の規模と品質について,さまざまな視点を提供することは間違いありません。

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