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Fair Minimum Representation Clustering 1

引用

21st International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR)

作者： Lawless, Connor Gunluk, Oktay Cornell Univ Operat Res & Informat Engn Ithaca NY 14850 USA

ISBN: (数字)9783031605994

ISBN: (纸本)9783031606014;9783031605994

Clustering is an unsupervised learning task that aims to partition data into a set of clusters. In many applications, these clusters correspond to real-world constructs (e.g., electoral districts, playlists, TV channels) whose benefit can only be attained by groups when they reach a minimum level of representation (e.g., 50% to elect their desired candidate). In this paper, we study the k-means clustering problem with the additional constraint that each group (e.g., demographic group) must have a minumum level of representation in at least a given number of clusters. We formulate the problem through a mixed-integer optimization framework and present an alternating minimization algorithm, called MiniReL, that directly incorporates the fairness constraints. While incorporating the fairness criteria leads to an NP-Hard assignment problem within the algorithm, we present computational approaches that make the algorithm practical even for large datasets. Numerical results show that this approach can produce fair clusters with practically no increase in the clustering cost across standard benchmark datasets.

关键词： Fair Clustering lloyds algorithm Integer Programming K-means Clustering

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