論文の概要: Categorical Data Clustering via Value Order Estimated Distance Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15189v2
• Date: Sun, 16 Feb 2025 12:03:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:07:40.421083
• Title: Categorical Data Clustering via Value Order Estimated Distance Metric Learning
• Title（参考訳）: 距離距離距離学習によるカテゴリーデータクラスタリング
• Authors: Yiqun Zhang, Mingjie Zhao, Hong Jia, Yang Lu, Mengke Li, Yiu-ming Cheung,
• Abstract要約: 本稿では,属性値間の順序関係がクラスタリング精度の決定的要因であることを示す。 本稿では,クラスタと注文の協調学習を可能にする新しい学習パラダイムを提案する。 このアルゴリズムは収束保証によりより優れたクラスタリング精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.851890008893847
• License:
• Abstract: Categorical data composed of qualitative valued attributes are ubiquitous in machine learning tasks. Due to the lack of well-defined metric space, categorical data distributions are difficult to be intuitively understood. Clustering is a popular data analysis technique suitable for data distribution understanding. However, the success of clustering often relies on reasonable distance metrics, which happens to be what categorical data naturally lack. This paper therefore introduces a new finding that the order relation among attribute values is the decisive factor in clustering accuracy, and is also the key to understanding categorical data clusters, because the essence of clustering is to order the clusters in terms of their admission to samples. To obtain the orders, we propose a new learning paradigm that allows joint learning of clusters and the orders. It alternatively partitions the data into clusters based on the distance metric built upon the orders and estimates the most likely orders according to the clusters. The algorithm achieves superior clustering accuracy with a convergence guarantee, and the learned orders facilitate the understanding of the non-intuitive cluster distribution of categorical data. Extensive experiments with ablation studies, statistical evidence, and case studies have validated the new insight into the importance of value order and the method proposition. The source code is temporarily opened in https://anonymous.4open.science/r/OCL-demo.
• Abstract（参考訳）: 定性的価値属性からなるカテゴリデータは、機械学習タスクにおいてユビキタスである。 適切に定義された距離空間が欠如しているため、分類データの分布は直観的に理解することが難しい。 クラスタリングは、データ分散理解に適した一般的なデータ分析技術である。 しかし、クラスタリングの成功は、しばしば合理的な距離のメトリクスに依存します。 そこで本研究では,属性値間の順序関係がクラスタリングの精度の決定的要因であり,クラスタリングの本質は,クラスタリングがサンプルへの入力を順序付けすることにあるため,分類データクラスタを理解する上でも重要な要素であることを示す。 そこで本研究では,クラスタと注文の協調学習を可能にする新しい学習パラダイムを提案する。 あるいは、注文に基づいて構築された距離メトリックに基づいてデータをクラスタに分割し、クラスタに応じて最も可能性の高い注文を見積もる。 アルゴリズムは収束保証によりより優れたクラスタリング精度を実現し、学習順序はカテゴリデータの非直観的クラスタ分布の理解を容易にする。 アブレーション研究、統計的証拠、ケーススタディによる大規模な実験は、価値秩序の重要性と方法の提案に関する新たな洞察を検証した。 ソースコードはhttps://anonymous.4open.science/r/OCL-demoで一時的に公開されている。

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