Wittgenstein's Family Resemblance Clustering Algorithm

2026년 02월 09일

읽는 시간: 1 분

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📝 원문 정보

Title: Wittgenstein’s Family Resemblance Clustering Algorithm
ArXiv ID: 2601.01127
발행일: 2026-01-03
저자: Golbahar Amanpour, Benyamin Ghojogh

📝 초록 (Abstract)

이 논문은 분석 철학에서 루트비히 비트겐슈타인의 "가족 닮음" 개념을 기반으로 한 새로운 접근법을 제시합니다. 이 연구는 비트겐슈타인의 가족 닮음 원리를 기계 학습용 클러스터링 알고리즘에 적용하여 데이터 포인트 간의 유사성을 그래프로 표현하고, 이를 통해 연결된 그룹으로서 클러스터를 형성합니다. 이 알고리즘은 WFR (Wittgenstein’s Family Resemblance) 클러스터링 알고리즘이며, 다양한 토이 벤치마크 데이터셋에서 복잡하고 비선형적인 클러스터 구조를 효과적으로 포착할 수 있음을 실험적으로 입증합니다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

Applying Wittgenstein’s Family Resemblance to Machine Learning: This research introduces a novel clustering approach based on philosophical insight, treating data points as “family members” and representing their similarities through graphs, thus understanding complex data structures.
WFR Clustering Algorithm: The WFR algorithm, developed from the family resemblance concept, calculates pairwise resemblances among data points to form clusters naturally without assuming specific shapes or predefined cluster numbers. This offers more flexibility compared to traditional clustering methods.
Experimental Validation: The effectiveness of the WFR algorithm in capturing complex and nonlinear cluster structures is demonstrated through various toy benchmark datasets.

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Level 1: Beginner

When analyzing data, we often need to group similar items together…

📄 논문 본문 발췌 (Translation)

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Wittgenstein's Family Resemblance Clustering Algorithm

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