Optimal Decision Trees for Interpretable and Constrained Clustering
Notice bibliographique
Résumé
Constrained clustering is a semi-supervised approach to determining meaningful groupings of data that respect userspecified constraints. Such constraints are typically used to enforce desirable structural and domain-specific properties of the resulting clusters. Notably, such constraints can significantly improve the quality and accuracy of clustering. Data clustering solutions can take on many different forms. Decision trees are a particularly desirable solution form because of their inherent interpretability. Unfortunately, existing decision tree clustering approaches do not support clustering constraints and do not provide strong theoretical guarantees with respect to solution quality. To address the task of decision tree clustering with constraints, we present a novel SAT-based encoding that solves the problem to an approximated optimality in relation to a well-known bi-criteria objective. Our framework is the first exact approach for interpretable constrained clustering with decision trees. Experiments involving a range of real-world and synthetic datasets demonstrate that our approach can produce interpretable clustering solutions that are of superior quality compared to their non-interpretable counterparts, with or without the addition of constraints. We further provide new insights into the trade-off between interpretability and the satisfaction of user-specified constraints, presenting extensions to our clustering approach that treat the satisfaction of constraints as an additional optimization objective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».