Kluster av högdimensionella data är ett framväxande forskningsområde. Subrymdskluster eller projicerad klustergrupp liknande objekt i subrymder, dvs. projektioner, av hela utrymmet. Under det senaste årtiondet har flera klusterparadigm utvecklats parallellt, utan grundlig utvärdering och jämförelse mellan dessa paradigmer på en gemensam grund. En fullständig utvärdering och jämförelse ifrågasätts av tre viktiga frågor. För det första finns det ingen grundsanning som beskriver de "sanna" klusteren i verkliga världsdata. För det andra har en mängd olika utvärderingsåtgärder använts som återspeglar olika aspekter av klusterresultatet. Slutligen, i typiska publikationer författare har begränsat sin analys till deras gynnade paradigm bara, samtidigt betala andra paradigmer lite eller ingen uppmärksamhet. I detta dokument använder vi ett systematiskt tillvägagångssätt för att utvärdera de stora paradigmerna inom en gemensam ram. Vi studerar representativa klusteralgoritmer för att karakterisera de olika aspekterna av varje paradigm och ge en detaljerad jämförelse av deras egenskaper. Vi tillhandahåller en benchmarking uppsättning resultat på ett stort utbud av verkliga världen och syntetiska dataset. Med hjälp av olika utvärderingsåtgärder breddar vi tillämpningsområdet för den experimentella analysen och skapar en gemensam grund för framtida utveckling och jämförbara utvärderingar på området. För repeterbarhet finns alla implementeringar, datamängder och utvärderingsåtgärder tillgängliga på vår webbplats 1.
I Ref-författarna förbättrades den slutgiltiga utvärderingen och jämförelsen utmanades av tre viktiga frågor.
Evaluating Clustering in Subspace Projections of High Dimensional Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}