Clustering stability revealed by matchings between clusters of clusters
La stabilité de clusterings révélée par des correspondances entre clusters de clusters
Résumé
Clustering is a fundamental problem in data science, yet, the variety of clustering methods and their sensitivity to parameters make clustering hard. To analyze the stability of a given clustering algorithm while varying its parameters, and to compare clusters yielded by different algorithms, several comparison schemes based on matchings, information theory and various indices (Rand, Jaccard) have been developed. We go beyond these by providing a novel class of methods computing meta-clusters within each clustering-- a meta-cluster is a group of clusters, together with a matching between these. Altogether, these pieces of information help assessing the coherence between two clusterings.
More specifically, let the intersection graph of two clusterings be the edge-weighted bipartite graph in which the nodes represent the clusters, the edges represent the non empty intersection between two clusters, and the weight of an edge is the number of common items. We introduce the so-called (k,D) and D-family-matching problems on intersection graphs, with k the number of meta-clusters and D the upper-bound on the diameter of the graph induced by the clusters of any meta-cluster. First we prove hardness and inapproximability results.
Second, we design exact polynomial time dynamic programming algorithms for some classes of graphs (in particular trees). Then, we prove
efficient (exact, approximation, and heuristic) algorithms, based on spanning trees, for general graphs.
Practically, we present extensive experiments in two directions. First, we illustrate the ability of our algorithms to identify relevant meta-clusters between a given clustering and an edited version of it. Second, we show how our methods can be used to identify notorious instabilities of the k-means algorithm.
Le clustering est une tâche essentielle en analyse de données, mais la variété des méthodes disponibles rend celle-ci ardue. Diverses stratégies ont été proposées pour analyser la stabilité d'un clustering en fonction des paramètres de l'algorithme l'ayant généré, ou bien comparer des clusterings produits par des algorithmes différents. Nous allons au delà de celles-ci, en proposant une nouvelle classe de méthodes formant des groupes de clusters (meta-clusters) dans chaque clustering, et établissant une correspondance entre ceux-ci.
Plus spécifiquement, définissons le graphe intersection de deux clusterings comme le graphe biparti dont les sommets sont les clusters, chaque arête étant pondérée par le nombre de points communs à deux clusters. Nous définissons les (k,D) et D-family-matching problèmes à partir du graphe intersection, avec k le nombre de meta-clusters et D une borne supérieure sur le diamètre du graphe induit par les clusters des meta-clusters. Dans un premier temps, nous établissons des résultats de difficulté et d'inaproximabilité. Dans un second temps, nous développons des algorithmes de programmation dynamique pour certaines classes de graphes (arbres en particulier). Enfin, nous
concevons des algorithmes efficaces, basés sur des arbres couvrants, pour des graphes généraux.
Des résultats expérimentaux sont présentés dans deux directions. D'une part, nous montrons comment nos algorithmes peuvent identifier
des parties stables entre un clustering et une version éditée de celui-ci. D'autre part, nous utilisons cette faculté pour identifier des instabilités notoires de l'algorithme k-means.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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