Explainable K-Means

Explainable K-Means เป็นแนวทางในการตีความผลลัพธ์แบบ post-hoc และแบบ in-model สำหรับ K-Means clustering มาตรฐาน โดยแทนที่หรือประมาณค่าการกำหนดกลุ่มด้วย decision tree ขนาดเล็กที่สอดคล้องกับแกน แต่ละใบของต้นไม้จะสอดคล้องกับหนึ่งกลุ่ม และข้อมูลแต่ละจุดจะถูกกำหนดให้กับกลุ่มโดยการทำตามลำดับกฎเกณฑ์ threshold ที่เรียบง่ายบนคุณลักษณะแต่ละรายการ ซึ่งทำให้การเป็นสมาชิกของกลุ่มมีความโปร่งใสและอ่านได้โดยมนุษย์อย่างสมบูรณ์