論文の概要: Improving clustering quality evaluation in noisy Gaussian mixtures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00379v2
- Date: Thu, 27 Mar 2025 10:37:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:50:11.969600
- Title: Improving clustering quality evaluation in noisy Gaussian mixtures
- Title（参考訳）: うるさいガウス混合系におけるクラスタリング品質評価の改善
- Authors: Renato Cordeiro de Amorim, Vladimir Makarenkov,
- Abstract要約: 本稿では,クラスタリング検証の品質を高めるためのFIR手法を提案する。
FIRは、特にノイズや不適切な特徴のある設定において、クラスター妥当性指標の値と基底真理との相関性を一貫して改善することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3940819037450987
- License:
- Abstract: Clustering is a well-established technique in machine learning and data analysis, widely used across various domains. Cluster validity indices, such as the Average Silhouette Width, Calinski-Harabasz, and Davies-Bouldin indices, play a crucial role in assessing clustering quality when external ground truth labels are unavailable. However, these measures can be affected by the feature relevance issue, potentially leading to unreliable evaluations in high-dimensional or noisy data sets. We introduce a theoretically grounded Feature Importance Rescaling (FIR) method that enhances the quality of clustering validation by adjusting feature contributions based on their dispersion. It attenuates noise features, clarifies clustering compactness and separation, and thereby aligns clustering validation more closely with the ground truth. Through extensive experiments on synthetic data sets under different configurations, we demonstrate that FIR consistently improves the correlation between the values of cluster validity indices and the ground truth, particularly in settings with noisy or irrelevant features. The results show that FIR increases the robustness of clustering evaluation, reduces variability in performance across different data sets, and remains effective even when clusters exhibit significant overlap. These findings highlight the potential of FIR as a valuable enhancement of clustering validation, making it a practical tool for unsupervised learning tasks where labelled data is unavailable.
- Abstract（参考訳）: クラスタリングは機械学習とデータ分析において確立された技術であり、さまざまな領域で広く利用されている。
Average Silhouette Width、Calinski-Harabasz、Davies-Bouldin Indicesなどのクラスタ妥当性指標は、外部の接地真実ラベルが利用できない場合のクラスタリング品質を評価する上で重要な役割を果たす。
しかし、これらの尺度は特徴関連問題の影響を受けうるため、高次元またはノイズの多いデータセットにおける信頼性の低い評価に繋がる可能性がある。
提案手法は, クラスタリング検証の精度を, 分散度に基づいて特徴量を調整することによって向上させるものである。
ノイズ特性を減衰させ、クラスタリングのコンパクト性と分離を明確にし、クラスタリングのバリデーションを地上の真実とより密に整合させる。
異なる構成下での合成データセットに関する広範な実験を通じて、FIRはクラスター妥当性指標の値と基底真理の関係を、特にノイズや無関係な特徴を持つ環境で一貫して改善することを示した。
その結果、FIRはクラスタリング評価の堅牢性を高め、異なるデータセット間での性能のばらつきを低減し、クラスタが大きな重複を示す場合でも有効であることがわかった。
これらの知見は、クラスタリング検証の有効な強化としてのFIRの可能性を強調し、ラベル付きデータが利用できない教師なし学習タスクの実践的ツールとなる。
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