Fugu-MT 論文翻訳(概要): ACTGNN: Assessment of Clustering Tendency with Synthetically-Trained Graph Neural Networks

論文の概要: ACTGNN: Assessment of Clustering Tendency with Synthetically-Trained Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18112v1
Date: Thu, 30 Jan 2025 03:31:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-31 15:14:37.577022
Title: ACTGNN: Assessment of Clustering Tendency with Synthetically-Trained Graph Neural Networks
Title（参考訳）: ACTGNN:Synthetically-Trained Graph Neural Networkによるクラスタリング傾向の評価
Authors: Yiran Luo, Evangelos E. Papalexakis,
Abstract要約: ACTGNNは、データのグラフ表現を利用してクラスタリング傾向を評価するために設計されたグラフベースのフレームワークである。グラフニューラルネットワーク(GNN)は、合成データセットのみにトレーニングされており、クラスタ構造を堅牢に学習することができる。その結果,提案手法の一般化性と有効性を強調し,ロバストなクラスタリング傾向評価のための有望なツールとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.668678950572517
License:
Abstract: Determining clustering tendency in datasets is a fundamental but challenging task, especially in noisy or high-dimensional settings where traditional methods, such as the Hopkins Statistic and Visual Assessment of Tendency (VAT), often struggle to produce reliable results. In this paper, we propose ACTGNN, a graph-based framework designed to assess clustering tendency by leveraging graph representations of data. Node features are constructed using Locality-Sensitive Hashing (LSH), which captures local neighborhood information, while edge features incorporate multiple similarity metrics, such as the Radial Basis Function (RBF) kernel, to model pairwise relationships. A Graph Neural Network (GNN) is trained exclusively on synthetic datasets, enabling robust learning of clustering structures under controlled conditions. Extensive experiments demonstrate that ACTGNN significantly outperforms baseline methods on both synthetic and real-world datasets, exhibiting superior performance in detecting faint clustering structures, even in high-dimensional or noisy data. Our results highlight the generalizability and effectiveness of the proposed approach, making it a promising tool for robust clustering tendency assessment.
Abstract（参考訳）: 特にHopkins StatisticやVisual Assessment of Tendency (VAT)といった従来の手法では、信頼性の高い結果を生み出すのに苦労することが多い。本稿では,データのグラフ表現を活用してクラスタリング傾向を評価するためのグラフベースフレームワークACTGNNを提案する。ノード機能はローカルな近隣情報をキャプチャするLocality-Sensitive Hashing (LSH)を使用して構築されている。グラフニューラルネットワーク(GNN)は、合成データセットのみにトレーニングされており、制御された条件下でクラスタ構造を堅牢に学習することができる。大規模な実験により、ACTGNNは合成データセットと実世界のデータセットの両方でベースライン法を著しく上回り、高次元またはノイズの多いデータであっても、かすかなクラスタリング構造を検出するのに優れた性能を示した。その結果,提案手法の一般化性と有効性を強調し,ロバストなクラスタリング傾向評価のための有望なツールとなった。

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