階層的定性的クラスタリング:重要な定性的情報による混合データセットのクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Seca Diogo; Mendes-Moreira Joao; Mendes-Neves Tiago; Sousa Ricardo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201924412046 整理番号：22P0165481

階層的定性的クラスタリング:重要な定性的情報による混合データセットのクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical Qualitative Clustering: clustering mixed datasets with critical qualitative information

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発行年： 2020年06月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

クラスタリングを用いて,データからの洞察を抽出し,ドメインエキスパート,すなわちデータセグメンテーションによって保持された仮定のいくつかを検証した。文献では,解釈可能性を失うことなく,データ中に存在する他の変数に関連した文脈を用いて,定性的価値をクラスタリングするのに,少数の方法を適用することができる。さらに,定性的値間の非類似性を計算するためのメトリックスは,高次元混合データセットに対してしばしば不十分にスケールする。本研究では,階層的クラスタリング(HQC)に基づく定性的価値をクラスタリングし,最大平均不一致を用いてクラスタリングする新しい方法を提案した。HQCはデータセットに存在する定性的情報の元の解釈性を維持する。HQCを2つのデータセットに適用した。Spotifyによって提供された混合データセットを使用して,著者らは,著者らの方法が,数千の歌の量的特徴に基づく音楽芸術家をクラスタ化するためにどのように使用できるかを示した。さらに,企業の財政的特徴を用いて,企業産業をクラスター化し,投資ポートフォリオ多様化の意味を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , システム・制御理論一般

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