論文の概要: How to optimize K-means?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19324v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 03:37:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:34.525823
• Title: How to optimize K-means?
• Title（参考訳）: K-meansの最適化方法
• Authors: Qi Li,
• Abstract要約: センターベースのクラスタリングアルゴリズム(例えばK平均)はクラスタリングタスクに人気があるが、通常は複雑なデータセットで高い精度を達成するのに苦労する。 主な理由は、従来のセンターベースのクラスタリングアルゴリズムが、クラスタ内のクラスタリングセンターを1つだけ特定しているからです。 そこで本研究では,ECACと呼ばれる汎用最適化手法を提案し,異なる中心型クラスタリングアルゴリズムを最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.206124331448931
• License:
• Abstract: Center-based clustering algorithms (e.g., K-means) are popular for clustering tasks, but they usually struggle to achieve high accuracy on complex datasets. We believe the main reason is that traditional center-based clustering algorithms identify only one clustering center in each cluster. Once the distribution of the dataset is complex, a single clustering center cannot strongly represent distant objects within the cluster. How to optimize the existing center-based clustering algorithms will be valuable research. In this paper, we propose a general optimization method called ECAC, and it can optimize different center-based clustering algorithms. ECAC is independent of the clustering principle and is embedded as a component between the center process and the category assignment process of center-based clustering algorithms. Specifically, ECAC identifies several extended-centers for each clustering center. The extended-centers will act as relays to expand the representative capability of the clustering center in the complex cluster, thus improving the accuracy of center-based clustering algorithms. We conducted numerous experiments to verify the robustness and effectiveness of ECAC. ECAC is robust to diverse datasets and diverse clustering centers. After ECAC optimization, the accuracy (NMI as well as RI) of center-based clustering algorithms improves by an average of 33.4% and 64.1%, respectively, and even K-means accurately identifies complex-shaped clusters.
• Abstract（参考訳）: センターベースのクラスタリングアルゴリズム(例えばK平均)はクラスタリングタスクに人気があるが、複雑なデータセットで高い精度を達成するのに苦労する。 主な理由は、従来のセンターベースのクラスタリングアルゴリズムが、クラスタ内のクラスタリングセンターを1つだけ特定しているからです。 データセットの分布が複雑になると、単一のクラスタリングセンタはクラスタ内の遠くのオブジェクトを強く表現することはできない。 既存のセンターベースのクラスタリングアルゴリズムを最適化する方法は、貴重な研究だ。 本稿では、ECACと呼ばれる汎用最適化手法を提案し、異なるセンターベースのクラスタリングアルゴリズムを最適化する。 ECACはクラスタリングの原則とは独立しており、センタープロセスとセンターベースのクラスタリングアルゴリズムのカテゴリ割り当てプロセスのコンポーネントとして組み込まれている。 具体的には、ECACはクラスタリングセンタ毎に複数の拡張センタを識別する。 拡張センタは、複雑なクラスタ内のクラスタリングセンタの代表的な機能を拡張するリレーとして機能し、センタベースのクラスタリングアルゴリズムの精度を向上させる。 我々はECACの堅牢性と有効性を検証するために,多数の実験を行った。 ECACは多様なデータセットと多様なクラスタリングセンターに対して堅牢である。 ECAC最適化後、中心ベースのクラスタリングアルゴリズムの精度(NMIとRI)は平均33.4%、64.1%向上し、K平均でさえ複雑なクラスタを正確に識別する。

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