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Enregistrement W1987111416 · doi:10.1002/widm.30

Density‐based clustering

2011· article· en· W1987111416 sur OpenAlexaff
Hans‐Peter Kriegel, Peer Kröger, Jörg Sander, Arthur Zimek

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Data Mining and Knowledge Discovery · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Clustering Algorithms Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCluster analysisOutlierData setComputer scienceData miningCluster (spacecraft)Set (abstract data type)Single-linkage clusteringDBSCANPattern recognition (psychology)Correlation clusteringCURE data clustering algorithmArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Clustering refers to the task of identifying groups or clusters in a data set. In density‐based clustering , a cluster is a set of data objects spread in the data space over a contiguous region of high density of objects. Density‐based clusters are separated from each other by contiguous regions of low density of objects. Data objects located in low‐density regions are typically considered noise or outliers. © 2011 John Wiley & Sons, Inc. WIREs Data Mining Knowl Discov 2011 1 231–240 DOI: 10.1002/widm.30 This article is categorized under: Technologies > Structure Discovery and Clustering

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,007

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations810
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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