基于结构简洁性的综合聚类有效性指标
统计方法学
2019-06-04 v1 社会与信息网络
摘要
依赖于无监督算法的非层次聚类可能无法检索数据集的最优划分。判断簇是否符合“自然划分”可使用聚类有效性指标（CVI）实现。大多数现有 CVI 考虑内聚度、分离度及其等价准则。然而，这些二元关系既可能无法提供划分合适度的最优度量，也无法提供对应最差划分的参考值。此外，以往 CVI 研究多聚焦于依据研究者的先验假设拟合正确划分。相反，我们研究了 CVI 的期望性质，即尺度平移变换不变性、最优聚类，以及代表最差划分的无偏聚类。随后，我们开展实验评估现有 CVI 是否满足这些性质。由于无一 CVI 满足所需性质，我们提出简洁性指标，用于度量簇中树结构的简洁性。简洁性指标是唯一对“正确率”不变、且同时提供指示最复杂划分的参考值及指示最简单划分的最优值的指标。
引用
@article{arxiv.1906.00349,
title = {Comprehensive cluster validity Index based on structural simplicity},
author = {Anri Mutoh and Masamichi Wada and Kou Amano},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.00349},
year = {2019}
}
备注
11 pages, 2 figures