Loading...

Proposing an Interpretation Method for Clustering Algorithms

Khodaverdian, Masoud | 2024

0 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 57581 (19)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Computer Engineering
  6. Advisor(s): Jafari Siavoshani, Mahdi
  7. Abstract:
  8. The complexity of machine learning models has made it difficult for end-users and even experts in the field to understand the reasoning behind the decisions made by these models. As a result, the need for explanation and interpretation of machine learning models has been increasing. One subset of machine learning models is clustering models. Despite the extensive research conducted on interpreting supervised models, very few studies have been focused on interpreting clustering models. In this research, we aim to propose algorithms for interpreting a clustering model in a model-agnostic and post-hoc manner. In this study, various methods are presented for interpreting a clustering model. The proposed methods include both global interpretation methods and local interpretation methods. Additionally, an algorithm is introduced to evaluate different interpretations of a clustering model. The various algorithms are applied to multiple datasets, and the results are examined. Generally, it cannot be conclusively stated that one of these interpretation algorithms is superior to the others; however, the deviation-based reassignment interpretation algorithm appears to perform better than the others, as it achieved the best results on two out of three datasets.
  9. Keywords:
  10. Machine Learning ; Interpretable Machine Learning ; Explainable Clustering ; Interpretable Clustering

 Digital Object List

 Bookmark

  • مقدمه
    • تعریف مسئله
    • اهمیت موضوع
    • اهداف پژوهش
    • ساختار پایان‌نامه
  • مفاهیم اولیه
    • یادگیری ماشین
    • واژه‌شناسی حوزه تفسیر
    • یادگیری ماشین قابل تفسیر
    • هوش مصنوعی قابل توضیح
      • دسته‌بندی
    • خوشه‌بندی
      • الگوریتم‌های خوشه‌بندی
    • انواع خروجی روش‌های تفسیر
    • معیار‌های تشابه دو نتیجه‌ی خوشه‌بندی
    • معیار‌های تشابه دو نتیجه‌ی تفسیر
    • جمع‌بندی
  • کارهای پیشین
    • تفسیر الگوریتم‌های با نظارت
      • الگوریتم اهمیت ویژگی با جابجایی
      • الگوریتم LIME
      • الگوریتم Kernel SHAP
    • خوشه‌بندی تفسیرپذیر
    • جمع‌بندی
  • روش‌های پیشنهادی
    • روش‌های دو مرحله‌ای
      • تفسیر محلی
      • تفسیر سراسری
    • روش‌های تخصیص مجدد
      • روش تخصیص مجدد مبتنی بر جایگشت
      • روش تخصیص مجدد مبتنی بر انحراف
    • روش‌های خوشه‌بندی مجدد
      • روش‌ خوشه‌بندی مجدد مبتنی بر جایگشت
      • روش‌ خوشه‌بندی مجدد مبتنی بر انحراف
    • روش حذف ویژگی
    • روش ارزیابی تفسیر خوشه‌بندی
    • بررسی مفهوم تفسیر در خوشه‌بندی
    • جمع‌بندی
  • آزمایش‌ها و نتایج
    • دادگان صفر و یک
      • اجرای الگوریتم تفسیر دو مرحله‌ای محلی
      • اجرای الگوریتم‌های تفسیر دو مرحله‌ای سراسری
      • اجرای الگوریتم‌های تفسیر تخصیص مجدد
      • اجرای الگوریتم‌های تفسیر خوشه‌بندی مجدد
      • اجرای الگوریتم تفسیر حذف ویژگی
      • ارزیابی تفسیر‌های بدست آمده
      • تشابه بین روش‌های تفسیر متفاوت
    • دادگان لوبیا
      • اجرای الگوریتم تفسیر دو مرحله‌ای محلی
      • اجرای الگوریتم‌های تفسیر سراسری
      • ارزیابی تفسیر‌های بدست آمده
      • تشابه بین روش‌های تفسیر متفاوت
    • دادگان dlz
      • اجرای الگوریتم تفسیر دو مرحله‌ای محلی
      • اجرای الگوریتم‌های تفسیر دو مرحله‌ای سراسری
      • اجرای الگوریتم‌های تفسیر تخصیص مجدد
      • اجرای الگوریتم‌های تفسیر خوشه‌بندی مجدد
      • اجرای الگوریتم تفسیر حذف ویژگی
      • ارزیابی تفسیر‌های بدست آمده
      • تشابه بین روش‌های تفسیر متفاوت
  • نتیجه‌گیری و کارهای آتی
  • مراجع
  • واژه‌نامه
...see more