論文の概要: SCPP: A Unified Python Library for Soft Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19620v1
• Date: Tue, 21 Jul 2026 23:01:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-23 18:51:37.940472
• Title: SCPP: A Unified Python Library for Soft Clustering
• Title（参考訳）: SCPP: ソフトクラスタリングのための統一Pythonライブラリ
• Authors: Kiyan Rezaee, Morteza Ziabakhsh, Artin Bahrampour, Seyed Mohammad Ghoreishi, Asal Khaje, Ali Sajedifar, Manny Chalak, Ava Zerafatangiz, Sadegh Eskandari,
• Abstract要約: SCPPは、モデルトレーニング、予測、メンバーシップ表現、評価、ベンチマークを標準化するシキトラーン互換の推定インタフェースを確立する。 このフレームワークは40の代表的なアルゴリズムと、データセット、クラスタリング品質メトリクス、標準化されたランタイム、メモリ、スケーラビリティ評価を含む包括的なベンチマークを統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present SCPP (Soft Clustering Python Package), an open-source Python framework for soft clustering. SCPP establishes a canonical, scikit-learn-compatible estimator interface that standardizes model training, prediction, membership representation, evaluation, and benchmarking across heterogeneous soft clustering methods, including fuzzy, probabilistic, graph-based, matrix factorization, and deep learning methods. The framework currently integrates 40 representative algorithms together with a comprehensive benchmarking comprising datasets, clustering quality metrics, and standardized runtime, memory, and scalability evaluation. SCPP further provides extensive documentation, practical examples, automated testing, and seamless integration with the scientific Python ecosystem, enabling reproducible experimentation and straightforward extension with new algorithms. The source code is publicly available at https://github.com/soft-clustering/soft-clustering.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ソフトクラスタリングのためのオープンソースのPythonフレームワークSCPP(Soft Clustering Python Package)を提案する。 SCPPはモデルトレーニング、予測、メンバーシップ表現、評価、およびファジィ、確率論的、グラフベース、行列分解、ディープラーニングメソッドを含む異種ソフトクラスタリングメソッドのベンチマークを標準化する標準的、シキトラーン互換の推定器インターフェースを確立する。 このフレームワークは現在、40の代表的なアルゴリズムと、データセット、クラスタリング品質メトリクス、標準化されたランタイム、メモリ、スケーラビリティ評価を含む包括的なベンチマークを統合している。 SCPPはさらに、広範なドキュメント、実践例、自動テスト、科学的なPythonエコシステムとのシームレスな統合を提供し、再現可能な実験と新しいアルゴリズムによる直接的な拡張を可能にしている。 ソースコードはhttps://github.com/soft-clustering/soft-clusteringで公開されている。

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