Fugu-MT 論文翻訳(概要): evclust: Python library for evidential clustering

論文の概要: evclust: Python library for evidential clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06587v1
Date: Mon, 10 Feb 2025 15:53:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-11 14:36:25.763012
Title: evclust: Python library for evidential clustering
Title（参考訳）: evclust: 明確なクラスタリングのためのPythonライブラリ
Authors: Armel Soubeiga, Violaine Antoine,
Abstract要約: 証拠クラスタリングは、不確実性を表すためにデンプスター・シェーファー理論(英語版)を用いる。 Pythonフレームワークのevclustは、効率的なエビデンスクラスタリングアルゴリズムと、クレダルパーティションを視覚化、評価、分析するためのツールを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6215404942415159
License:
Abstract: A recent developing trend in clustering is the advancement of algorithms that not only identify clusters within data, but also express and capture the uncertainty of cluster membership. Evidential clustering addresses this by using the Dempster-Shafer theory of belief functions, a framework designed to manage and represent uncertainty. This approach results in a credal partition, a structured set of mass functions that quantify the uncertain assignment of each object to potential groups. The Python framework evclust, presented in this paper, offers a suite of efficient evidence clustering algorithms as well as tools for visualizing, evaluating and analyzing credal partitions.
Abstract（参考訳）: 最近のクラスタリングのトレンドは、データ内のクラスタを識別するだけでなく、クラスタメンバシップの不確実性を表現し、キャプチャするアルゴリズムの進歩である。証拠クラスタリング(Evidential clustering)は、不確実性の管理と表現を目的としたフレームワークであるDempster-Shafer理論(英語版)を用いてこの問題に対処する。このアプローチは、各対象のポテンシャル群への不確実な割り当てを定量化する、構造化された質量関数の集合であるクレダル分割をもたらす。この論文で紹介されたPythonフレームワークevclustは,効率的なエビデンスクラスタリングアルゴリズムと,クレダルパーティションの可視化,評価,解析を行うツールのスイートを提供する。

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