AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe proposed Compression Ratio Index (CRI), which can be calculated much faster than internal methods such as Silhouette, Calinski-Harabasz and Davies-Bouldin indexes, was tested with 4 different compression algorithms and yielded the same results with 9 external methods used in the second data set.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, an alternative method that can be used to measure clustering performance is proposed. In order to test the consistency of the proposed method, two different data sets consisting of Wikipedia abstracts were clustered with k-Means, k-Medoids and CLARANS methods and performance measurements were calculated with both the proposed method and the existing methods. The first data set containing only English summaries was tested by dividing it into different numbers of clusters. Since there was no prior knowledge of the content of the abstracts, the internal methods Silhouette, Calinski-Harabasz, and Davies-Bouldin were used to evaluate how accurately they were clustered. The second data set, which includes Wikipedia abstracts of 6 different languages, is divided into 6 clusters with clustering methods to classify the abstracts according to their language. Since the language of the summaries in the data set is known beforehand, the success of clustering could be measured by both internal and external methods. Since it is known that data compression algorithms compress a file with similar texts better than a file with different texts, it has been suggested that compression ratio can be used as an alternative evaluation metric. The proposed Compression Ratio Index (CRI), which can be calculated much faster than internal methods such as Silhouette, Calinski-Harabasz and Davies-Bouldin indexes, was tested with 4 different compression algorithms and yielded the same results with 9 external methods used in the second data set.
Özet
Bu çalışmada kümeleme performansını ölçmek için kullanılabilecek alternatif bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemin tutarlılığını test etmek için, Wikipedia makale özetlerinden oluşan iki farklı veri kümesinde k-Means, k-Medoids ve CLARANS yöntemleri ile kümelemeler yapılmış ve hem önerdiğimiz yöntem hem de mevcut yöntemler ile performans ölçümleri hesaplanmıştır. Sadece İngilizce özetlerin olduğu ilk veri kümesi farklı sayıda kümelere ayrılarak test edilmiştir. Özetlerin içeriği hakkında önceden bilgi sahibi olunmadığı için ne kadar doğru kümelendiğini değerlendirmek için dahili yöntemler olan Silhouette, Calinski-Harabasz ve Davies-Bouldin indeksleri kullanılmıştır. 6 farklı dile ait Wikipedia özetlerini içeren ikinci veri kümesi ise özetlerin dillerine göre sınıflanmış olması için kümeleme yöntemleri ile 6 kümeye ayrılmıştır. Veri kümesindeki metinlerin hangi dile ait olduğu önceden bilindiği için kümelemenin başarısı hem dahili hem de harici yöntemler ile ölçülebilmiştir. Veri sıkıştırma algoritmalarının birbirine benzer metinlerin olduğu bir dosyayı, birbirinden farklı metinlerin olduğu dosyaya göre daha iyi sıkıştırdığı bilindiğinden, sıkışma oranının alternatif bir değerlendirme ölçütü olarak kullanılabileceği önerilmiştir. Silhouette, Calinski-Harabasz ve Davies-Bouldin indeksleri gibi dahili yöntemlere göre çok daha hızlı hesaplanabilen önerilen Sıkıştırma Oranı İndeksi (SOİ), 4 farklı sıkıştırma algoritması ile test edilmiş ve ikinci veri kümesinde kullanılan 9 harici yöntemle de aynı sonuçları vermiştir.