Cumulative Voting Consensus Method for Partitions with Variable Number of Clusters
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few years, there has been a renewed interest in the consensus clustering problem. Several new methods have been proposed for finding a consensus partition for a set of n data objects that optimally summarizes an ensemble. In this paper, we propose new consensus clustering algorithms with linear computational complexity in n. We consider clusterings generated with random number of clusters, which we describe by categorical random variables. We introduce the idea of cumulative voting as a solution for the problem of cluster label alignment, where, unlike the common one-to-one voting scheme, a probabilistic mapping is computed. We seek a first summary of the ensemble that minimizes the average squared distance between the mapped partitions and the optimal representation of the ensemble, where the selection criterion of the reference clustering is defined based on maximizing the information content as measured by the entropy. We describe cumulative vote weighting schemes and corresponding algorithms to compute an empirical probability distribution summarizing the ensemble. Given the arbitrary number of clusters of the input partitions, we formulate the problem of extracting the optimal consensus as that of finding a compressed summary of the estimated distribution that preserves maximum relevant information. An efficient solution is obtained using an agglomerative algorithm that minimizes the average generalized Jensen-Shannon divergence within the cluster. The empirical study demonstrates significant gains in accuracy and superior performance compared to several recent consensus clustering algorithms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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