論文の概要: Hierarchical clustering with maximum density paths and mixture models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15582v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 15:37:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:35:48.105870
• Title: Hierarchical clustering with maximum density paths and mixture models
• Title（参考訳）: 最大密度パスと混合モデルを持つ階層クラスタリング
• Authors: Martin Ritzert, Polina Turishcheva, Laura Hansel, Paul Wollenhaupt, Marissa Weis, Alexander Ecker,
• Abstract要約: 階層クラスタリングは、データの構造を分析するための効果的で解釈可能な手法である。 クラスタの正確な数は不明な環境では特に有用であり、複雑なデータセットを探索するための堅牢なフレームワークを提供する。 提案手法は,まずガウスあるいは学生のt混合モデルを用いてデータをオーバークラスタリングし,次に誘導密度景観に基づいて階層的にクラスタをマージすることで,この制限に対処する。 このアプローチは、最先端のクラスタリング性能と意味のある階層を提供し、探索データ分析に有用なツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.42511559155036
• License:
• Abstract: Hierarchical clustering is an effective and interpretable technique for analyzing structure in data, offering a nuanced understanding by revealing insights at multiple scales and resolutions. It is particularly helpful in settings where the exact number of clusters is unknown, and provides a robust framework for exploring complex datasets. Additionally, hierarchical clustering can uncover inner structures within clusters, capturing subtle relationships and nested patterns that may be obscured by traditional flat clustering methods. However, existing hierarchical clustering methods struggle with high-dimensional data, especially when there are no clear density gaps between modes. Our method addresses this limitation by leveraging a two-stage approach, first employing a Gaussian or Student's t mixture model to overcluster the data, and then hierarchically merging clusters based on the induced density landscape. This approach yields state-of-the-art clustering performance while also providing a meaningful hierarchy, making it a valuable tool for exploratory data analysis. Code is available at https://github.com/ecker-lab/tneb clustering.
• Abstract（参考訳）: 階層的クラスタリング(Hierarchical clustering)は、データの構造を解析し、複数のスケールと解像度で洞察を明らかにすることによって、微妙な理解を提供する、効果的で解釈可能なテクニックである。 クラスタの正確な数は不明な環境では特に有用であり、複雑なデータセットを探索するための堅牢なフレームワークを提供する。 さらに階層的なクラスタリングは、クラスタ内の内部構造を明らかにし、微妙な関係や、従来のフラットクラスタリングメソッドによって隠蔽される可能性のあるネストされたパターンをキャプチャする。 しかし、既存の階層的クラスタリング手法は、特にモード間に明確な密度ギャップがない場合、高次元データに苦しむ。 提案手法は,まずガウスあるいは学生のt混合モデルを用いてデータをオーバークラスタリングし,次に誘導密度景観に基づいて階層的にクラスタをマージすることで,この制限に対処する。 このアプローチは、最先端のクラスタリング性能と意味のある階層を提供し、探索データ分析に有用なツールである。 コードはhttps://github.com/ecker-lab/tnebクラスタリングで入手できる。

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