visClust: A visual clustering algorithm based on orthogonal projections

要約

我々は、低次元のデータ表現と視覚的解釈に基づいた新しいクラスタリング アルゴリズム visClust を紹介します。
そこで、データをバイナリ整数配列で表現できるようにする変換を設計し、パーティションを選択するために画像処理方法をさらに使用できるようにします。
定性的および定量的分析により、このアルゴリズムは高い精度 (調整された片側ランドインデックスで測定) が得られ、必要な実行時間と RAM が少ないことがわかります。
結果を 6 つの最先端のアルゴリズムと比較し、ほとんどの実験で優れたパフォーマンスを示し、visClust の品質を確認しました。
さらに、アルゴリズムは必須の入力パラメーターを 1 つだけ要求しますが、オプションのパラメーターによる最適化が可能です。
コードは GitHub で公開されています。

要約(オリジナル)

We present a novel clustering algorithm, visClust, that is based on lower dimensional data representations and visual interpretation. Thereto, we design a transformation that allows the data to be represented by a binary integer array enabling the further use of image processing methods to select a partition. Qualitative and quantitative analyses show that the algorithm obtains high accuracy (measured with an adjusted one-sided Rand-Index) and requires low runtime and RAM. We compare the results to 6 state-of-the-art algorithms, confirming the quality of visClust by outperforming in most experiments. Moreover, the algorithm asks for just one obligatory input parameter while allowing optimization via optional parameters. The code is made available on GitHub.

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