Neues Verfahren: Interpretierbare, faire Clusterbildung mit Entscheidungsbäumen
In den letzten Jahren hat sich die faire Clusterbildung zu einem wichtigen Thema entwickelt, insbesondere in Bereichen, in denen soziale Sensitivität eine Rolle spielt. Trotz der Fortschritte fehlt vielen bestehenden Ansätzen jedoch die Interpretierbarkeit, die in hochriskanten Anwendungen unerlässlich ist. Ein neues Verfahren aus der jüngsten Veröffentlichung auf arXiv (2511.21109v1) löst dieses Problem, indem es Fairness direkt in die Struktur von Entscheidungsbäumen integriert.
