Evaluation of relative indexes for multi-objective clustering
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F15%3A00230929" target="_blank" >RIV/68407700:21240/15:00230929 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19644-2_39" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19644-2_39</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19644-2_39" target="_blank" >10.1007/978-3-319-19644-2_39</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Evaluation of relative indexes for multi-objective clustering
Popis výsledku v původním jazyce
One of the biggest challenges in clustering is finding a robust and versatile criterion to evaluate the quality of clustering results. In this paper, we investigate the extent to which unsupervised criteria can be used to obtain clusters highly correlated to external labels. We show that the usefulness of these criteria is data-dependent and for most data sets multiple criteria are required in order to identify the best performing clustering algorithm. We present a multi-objective evolutionary clustering algorithm capable of finding a set of high-quality solutions. For the real world data sets examined the Pareto front can offer better clusterings than simply optimizing a single unsupervised criterion.
Název v anglickém jazyce
Evaluation of relative indexes for multi-objective clustering
Popis výsledku anglicky
One of the biggest challenges in clustering is finding a robust and versatile criterion to evaluate the quality of clustering results. In this paper, we investigate the extent to which unsupervised criteria can be used to obtain clusters highly correlated to external labels. We show that the usefulness of these criteria is data-dependent and for most data sets multiple criteria are required in order to identify the best performing clustering algorithm. We present a multi-objective evolutionary clustering algorithm capable of finding a set of high-quality solutions. For the real world data sets examined the Pareto front can offer better clusterings than simply optimizing a single unsupervised criterion.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Hybrid Artificial Intelligent Systems
ISBN
978-3-319-19643-5
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
465-476
Název nakladatele
Springer International Publishing
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Bilbao
Datum konání akce
22. 6. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000363689900039