論文の概要: CoHiRF: A Scalable and Interpretable Clustering Framework for High-Dimensional Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00380v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 09:38:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:04:10.580831
• Title: CoHiRF: A Scalable and Interpretable Clustering Framework for High-Dimensional Data
• Title（参考訳）: CoHiRF: 高次元データのためのスケーラブルで解釈可能なクラスタリングフレームワーク
• Authors: Bruno Belucci, Karim Lounici, Katia Meziani,
• Abstract要約: 課題を効果的に解決する新しいクラスタリング手法であるCoHiRF(Consensus Hierarchical Random Feature)を提案する。 CoHiRFは、ランダムな特徴選択を利用してノイズと次元効果を緩和し、縮小された特徴空間にK平均クラスタリングを繰り返し適用し、全一致のコンセンサス基準で結果を組み合わせる。 CoHiRFはK-Meansに匹敵する実行時間で計算効率が高く、大規模データセットにスケーラブルで、SC-SRGF、HDBSCAN、OPTICSといった最先端の手法に対して堅牢な性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30723404270319693
• License:
• Abstract: Clustering high-dimensional data poses significant challenges due to the curse of dimensionality, scalability issues, and the presence of noisy and irrelevant features. We propose Consensus Hierarchical Random Feature (CoHiRF), a novel clustering method designed to address these challenges effectively. CoHiRF leverages random feature selection to mitigate noise and dimensionality effects, repeatedly applies K-Means clustering in reduced feature spaces, and combines results through a unanimous consensus criterion. This iterative approach constructs a cluster assignment matrix, where each row records the cluster assignments of a sample across repetitions, enabling the identification of stable clusters by comparing identical rows. Clusters are organized hierarchically, enabling the interpretation of the hierarchy to gain insights into the dataset. CoHiRF is computationally efficient with a running time comparable to K-Means, scalable to massive datasets, and exhibits robust performance against state-of-the-art methods such as SC-SRGF, HDBSCAN, and OPTICS. Experimental results on synthetic and real-world datasets confirm the method's ability to reveal meaningful patterns while maintaining scalability, making it a powerful tool for high-dimensional data analysis.
• Abstract（参考訳）: 高次元データのクラスタリングは、次元性の呪いやスケーラビリティの問題、ノイズや無関係な機能の存在など、大きな課題を生んでいる。 本稿では,これらの課題を効果的に解決する新しいクラスタリング手法であるCoHiRFを提案する。 CoHiRFは、ランダムな特徴選択を利用してノイズと次元効果を緩和し、縮小された特徴空間にK平均クラスタリングを繰り返し適用し、全一致のコンセンサス基準で結果を組み合わせる。 この反復的アプローチはクラスタ割り当て行列を構築し、各行は繰り返しにわたってサンプルのクラスタ割り当てを記録し、同一行を比較して安定したクラスタの識別を可能にする。 クラスタは階層的に整理され、階層の解釈によってデータセットに関する洞察を得ることができる。 CoHiRFはK-Meansに匹敵する実行時間で計算効率が高く、大規模データセットにスケーラブルで、SC-SRGF、HDBSCAN、OPTICSといった最先端の手法に対して堅牢な性能を示す。 合成および実世界のデータセットの実験結果は、スケーラビリティを維持しながら有意義なパターンを明らかにする方法の能力を確認し、高次元データ解析の強力なツールとなる。

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