論文の概要: Dynamic data summarization for hierarchical spatial clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07789v1
- Date: Tue, 26 Nov 2024 06:36:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-15 08:28:31.466128
- Title: Dynamic data summarization for hierarchical spatial clustering
- Title（参考訳）: 階層型空間クラスタリングのための動的データ要約
- Authors: Kayumov Abduaziz, Min Sik Kim, Ji Sun Shin,
- Abstract要約: HDBSCANは密度と空間的近接性を考慮して空間データに有意義なパターンを見出す。
本稿では,HDBSCANのクラスタリング階層を点挿入や削除時に更新するアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8470354623829577
- License:
- Abstract: Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN) finds meaningful patterns in spatial data by considering density and spatial proximity. As the clustering algorithm is inherently designed for static applications, so have recent studies focused on accelerating the algorithm for static applications using approximate or parallel methods. However, much less attention has been given to dynamic environments, where even a single point insertion or deletion can require recomputing the clustering hierarchy from scratch due to the need of maintaining the minimum spanning tree (MST) over a complete graph. This paper addresses the challenge of enhancing the clustering algorithm for dynamic data. We present an exact algorithm that maintains density information and updates the clustering hierarchy of HDBSCAN during point insertions and deletions. Considering the hardness of adapting the exact algorithm to dynamic data involving modern workloads, we propose an online-offline framework. The online component efficiently summarizes dynamic data using a tree structure, called Bubble-tree, while the offline step performs the static clustering. Experimental results demonstrate that the data summarization adapts well to fully dynamic environments, providing compression quality on par with existing techniques while significantly improving runtime performance of the clustering algorithm in dynamic data workloads.
- Abstract（参考訳）: HDBSCAN (Hierarchical Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise) は密度と空間的近接性を考慮した空間データに有意なパターンを見出す。
クラスタリングアルゴリズムは本質的に静的アプリケーション用に設計されているため、最近は近似法や並列法を用いて静的アプリケーションのためのアルゴリズムの高速化に重点を置いている。
しかしながら、シングルポイントの挿入や削除であっても、完全なグラフ上で最小スパンニングツリー(MST)を維持する必要があるため、クラスタリング階層をスクラッチから再計算する必要のある動的環境には、はるかに注意が向けられている。
本稿では,動的データに対するクラスタリングアルゴリズムの強化という課題に対処する。
本稿では,HDBSCANのクラスタリング階層を点挿入や削除時に更新するアルゴリズムを提案する。
最新のワークロードを含む動的データに正確なアルゴリズムを適用することの難しさを考慮して,オンラインオフラインフレームワークを提案する。
オンラインコンポーネントは、Bubble-treeと呼ばれるツリー構造を使用して動的データを効率的に要約し、オフラインステップは静的クラスタリングを実行する。
実験の結果、データの要約は、完全に動的環境に順応し、既存の技術に匹敵する圧縮品質を提供するとともに、動的データワークロードにおけるクラスタリングアルゴリズムの実行時性能を著しく向上することが示された。
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