論文の概要: Enabling DBSCAN for Very Large-Scale High-Dimensional Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11421v3
• Date: Tue, 03 Dec 2024 10:23:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 12:22:05.019772
• Title: Enabling DBSCAN for Very Large-Scale High-Dimensional Spaces
• Title（参考訳）: 超大規模高次元空間のためのDBSCANの開発
• Authors: Yongyu Wang,
• Abstract要約: DBSCANは、非パラメトリックな教師なしデータ分析ツールの中で最も重要なものの一つである。 DBSCANアルゴリズムの時間複雑性は$O(n2 beta)$であり、$n$はデータ点の数、$beta = O(D)$はデータ空間の次元を表す$D$である。 スペクトルデータ圧縮に基づくDBSCAN法を提案し、大量のデータポイントと高次元のデータセットを効率的に処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1937382384136637
• License:
• Abstract: DBSCAN is one of the most important non-parametric unsupervised data analysis tools. By applying DBSCAN to a dataset, two key analytical results can be obtained: (1) clustering data points based on density distribution and (2) identifying outliers in the dataset. However, the time complexity of the DBSCAN algorithm is $O(n^2 \beta)$, where $n$ is the number of data points and $\beta = O(D)$, with $D$ representing the dimensionality of the data space. As a result, DBSCAN becomes computationally infeasible when both $n$ and $D$ are large. In this paper, we propose a DBSCAN method based on spectral data compression, capable of efficiently processing datasets with a large number of data points ($n$) and high dimensionality ($D$). By preserving only the most critical structural information during the compression process, our method effectively removes substantial redundancy and noise. Consequently, the solution quality of DBSCAN is significantly improved, enabling more accurate and reliable results.
• Abstract（参考訳）: DBSCANは、非パラメトリックな教師なしデータ分析ツールの中で最も重要なものの一つである。 データセットにDBSCANを適用することで、(1)密度分布に基づくデータポイントのクラスタリングと(2)データセットの外れ値の識別という、2つの重要な分析結果が得られる。 しかし、DBSCANアルゴリズムの時間複雑性は$O(n^2 \beta)$であり、$n$はデータ点の数、$\beta = O(D)$はデータ空間の次元を表す$D$である。 その結果、$n$と$D$の両方が大きければ、DBSCANは計算不能になる。 本稿では,大量のデータポイント(n$)と高次元性(D$)のデータセットを効率的に処理できるスペクトルデータ圧縮に基づくDBSCAN法を提案する。 圧縮過程においてもっとも重要な構造情報のみを保存することにより,かなりの冗長性とノイズを効果的に除去する。 これにより、DBSCANの溶液品質が大幅に向上し、より正確で信頼性の高い結果が得られる。

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