論文の概要: LGBQPC: Local Granular-Ball Quality Peaks Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11359v1
• Date: Fri, 16 May 2025 15:26:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:15.391124
• Title: LGBQPC: Local Granular-Ball Quality Peaks Clustering
• Title（参考訳）: LGBQPC: 局所粒界品質ピーククラスタリング
• Authors: Zihang Jia, Zhen Zhang, Witold Pedrycz,
• Abstract要約: 密度ピーククラスタリング(DPC)アルゴリズムは、任意の形状のクラスタを検出する能力において、かなりの注目を集めている。 近年のDPCとグラニュラーボールコンピューティングの統合により、GBベースのDPCアルゴリズムが実現され、計算効率が向上した。 本稿では,ローカルGB品質ピーククラスタリング(LGBQPC)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.58924743533048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The density peaks clustering (DPC) algorithm has attracted considerable attention for its ability to detect arbitrarily shaped clusters based on a simple yet effective assumption. Recent advancements integrating granular-ball (GB) computing with DPC have led to the GB-based DPC (GBDPC) algorithm, which improves computational efficiency. However, GBDPC demonstrates limitations when handling complex clustering tasks, particularly those involving data with complex manifold structures or non-uniform density distributions. To overcome these challenges, this paper proposes the local GB quality peaks clustering (LGBQPC) algorithm, which offers comprehensive improvements to GBDPC in both GB generation and clustering processes based on the principle of justifiable granularity (POJG). Firstly, an improved GB generation method, termed GB-POJG+, is developed, which systematically refines the original GB-POJG in four key aspects: the objective function, termination criterion for GB division, definition of abnormal GB, and granularity level adaptation strategy. GB-POJG+ simplifies parameter configuration by requiring only a single penalty coefficient and ensures high-quality GB generation while maintaining the number of generated GBs within an acceptable range. In the clustering phase, two key innovations are introduced based on the GB k-nearest neighbor graph: relative GB quality for density estimation and geodesic distance for GB distance metric. These modifications substantially improve the performance of GBDPC on datasets with complex manifold structures or non-uniform density distributions. Extensive numerical experiments on 40 benchmark datasets, including both synthetic and publicly available datasets, validate the superior performance of the proposed LGBQPC algorithm.
• Abstract（参考訳）: 密度ピーククラスタリング(DPC)アルゴリズムは、単純だが効果的な仮定に基づいて任意の形状のクラスタを検出する能力において、かなりの注目を集めている。 近年, DPC と GB-ball (GB) 計算の統合により, GB-based DPC (GBDPC) アルゴリズムが実現され, 計算効率が向上している。 しかし、GBDPCは複雑なクラスタリングタスク、特に複素多様体構造や非一様密度分布を持つデータを扱う際の制限を示す。 これらの課題を克服するため,本論文では,局所的なGB品質ピーククラスタリング(LGBQPC)アルゴリズムを提案する。 まず、GB-POJG+と呼ばれる改善されたGB生成法を開発し、目的関数、GB分割の終了基準、異常GBの定義、粒度レベル適応戦略の4つの主要な側面で元のGB-POJGを体系的に洗練する。 GB-POJG+は、単一のペナルティ係数だけでパラメータ構成を単純化し、許容範囲内で生成したGBの数を維持しながら高品質なGB生成を保証する。 クラスタリングフェーズでは, 密度推定のための相対的なGB品質と, GB距離測定のための測地距離という, GB k-アネレスト近傍グラフに基づく2つの重要なイノベーションが導入された。 これらの修正により、複雑な多様体構造や非一様密度分布を持つデータセット上でのGBDPCの性能が大幅に向上する。 合成データセットと公開データセットの両方を含む40のベンチマークデータセットに対する大規模な数値実験により、提案したLGBQPCアルゴリズムの優れた性能が検証された。

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