論文の概要: A Robust Clustering Framework Combining Minimum Description Length and Genetic Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05305v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 14:26:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:00:19.230924
• Title: A Robust Clustering Framework Combining Minimum Description Length and Genetic Optimization
• Title（参考訳）: 最小記述長と遺伝的最適化を組み合わせたロバストクラスタリングフレームワーク
• Authors: H. Jahani, F. Zamio,
• Abstract要約: 本稿では,最小記述長(MDL)原理と遺伝的最適化アルゴリズムを組み合わせた新しいクラスタリングフレームワークを提案する。 このアプローチは、ベースラインとしてアンサンブルクラスタリングソリューションから始まり、MDLに基づく評価関数を使用して洗練され、遺伝的アルゴリズムで最適化される。 その結果、この手法は従来のクラスタリングアルゴリズムを一貫して上回り、高い精度、高い安定性、バイアスの低減を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Clustering algorithms are fundamental in data analysis, enabling the organization of data into meaningful groups. However, individual clustering methods often face limitations and biases, making it challenging to develop a universal solution for diverse datasets. To address this, we propose a novel clustering framework that combines the Minimum Description Length (MDL) principle with a genetic optimization algorithm. This approach begins with an ensemble clustering solution as a baseline, which is refined using MDL-based evaluation functions and optimized with a genetic algorithm. By leveraging the MDL principle, the method adapts to the intrinsic properties of datasets, minimizing dependence on input clusters and ensuring a data-driven process. The proposed method was evaluated on thirteen benchmark datasets using four validation metrics: accuracy, normalized mutual information (NMI), Fisher score, and adjusted Rand index (ARI). Results show that the method consistently outperforms traditional clustering algorithms, achieving higher accuracy, greater stability, and reduced biases. Its adaptability makes it a reliable tool for clustering complex and varied datasets. This study demonstrates the potential of combining MDL and genetic optimization to create a robust and versatile clustering framework, advancing the field of data analysis and offering a scalable solution for diverse applications.
• Abstract（参考訳）: クラスタリングアルゴリズムはデータ分析の基本であり、データの有意義なグループへの編成を可能にする。 しかし、個々のクラスタリング手法は制限やバイアスに直面することが多く、多様なデータセットに対する普遍的なソリューションを開発することは困難である。 そこで本研究では,最小記述長(MDL)と遺伝的最適化アルゴリズムを組み合わせた新しいクラスタリングフレームワークを提案する。 このアプローチは、ベースラインとしてアンサンブルクラスタリングソリューションから始まり、MDLに基づく評価関数を使用して洗練され、遺伝的アルゴリズムで最適化される。 MDLの原理を活用することで、本手法はデータセットの本質的な性質に適応し、入力クラスタへの依存を最小限に抑え、データ駆動プロセスを保証する。 提案手法は、精度、正規化相互情報(NMI)、フィッシャースコア(Fisher score)、調整されたRand Index(ARI)の4つの評価指標を用いて、13のベンチマークデータセットで評価した。 その結果、この手法は従来のクラスタリングアルゴリズムを一貫して上回り、高い精度、高い安定性、バイアスの低減を実現していることがわかった。 その適応性により、複雑で多様なデータセットをクラスタリングするための信頼性の高いツールになる。 本研究は、MDLと遺伝的最適化を組み合わせて、堅牢で汎用的なクラスタリングフレームワークを構築し、データ解析の分野を前進させ、多様なアプリケーションにスケーラブルなソリューションを提供する可能性を示す。

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