核心概念
合成データはクラスタリング手法の評価と改善に重要であり、Clugenアルゴリズムは多次元クラスターをサポートラインで生成するための効果的な手法である。
要約
合成データはクラスタリング技術の評価と外れ値検出技術の改善に不可欠。ClugenはPython、R、Julia、MATLAB/Octave向けに利用可能。異なる分布を使用して多次元クラスターを生成し、豊富かつ多様な結果を提供。ユーザーが出力をカスタマイズ可能。
統計
Synthetic data generators have the potential to create limitless amounts of data when real-world data is scarce or difficult to obtain.
Clusters are drawn from multivariate normal distributions through diagonal covariance matrices, with points falling outside 1.5 standard deviations of the mean on each dimension being rejected.
引用
"Synthetic data is essential for assessing clustering techniques and extending real data."
"Data created with an open source synthetic data generator provides known generation process and cluster memberships."