Vi utökar den rättvisa maskininlärning litteratur genom att överväga problemet med proportionell centroid kluster i ett metriska sammanhang. För klustring av n-punkter med k-centra definierar vi rättvisa som proportionalitet så att alla n/k-punkter har rätt att bilda sitt eget kluster om det finns ett annat centrum som ligger närmare i avstånd för alla n/k-punkter. Vi söker klusterlösningar till vilka det inte finns några sådana berättigade klagomål från några undergrupper av agenter, utan att anta någon priori begreppet skyddade undergrupper. Vi presenterar och analyserar algoritmer för att effektivt beräkna, optimera och granska proportionella lösningar. Vi avslutar med en empirisk undersökning av avvägningen mellan proportionella lösningar och k-medelsmålet.
Chen och Al. REF studerade det fair clustering problem där n/k-punkter har rätt att bilda sitt eget kluster om det finns ett annat centrum närmare i avstånd för dem alla.
Proportionally Fair Clustering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}