BanditPAM: 多腕バンディットによるほぼ線形時間のk-medoidsクラスタリング

この記事は、スタンフォードAIで開発された新しいk-medoidsクラスタリングアルゴリズムであるBanditPAMの一般公開を発表しています。BanditPAMの主な利点はその速度であり、従来のアルゴリズムのO(n^2)と比較してO(n log n)の複雑さを実現しています。これにより、解釈可能なクラスタ中心や外れ値に対するロバスト性などの利点を提供するk-medoidsが、大規模なデータセットに対してより実用的になります。この記事では、簡単なpipインストールとscikit-learnのKMeansに類似したインターフェースにより、使いやすさが強調されています。ビデオの概要、PyPIパッケージ、GitHubリポジトリ、および完全な論文の利用可能性は、アクセシビリティをさらに高め、MLの実務家による採用を促進します。k-meansとの比較は、作業の背景と動機を理解するのに役立ちます。

• •BanditPAMは、より高速な新しいk-medoidsクラスタリングアルゴリズムです。
• •以前のk-medoidsアルゴリズムと比較して、速度が向上しています（O(n log n)）。
• •インストールと使用が簡単で、scikit-learnのようなインターフェースを備えています。