GEOMETRIC PROXIMITY GRAPHS FOR IMPROVING NEAREST NEIGHBOR METHODS IN INSTANCE-BASED LEARNING AND DATA MINING
Notice bibliographique
Résumé
In the typical nonparametric approach to classification in instance-based learning and data mining, random data (the training set of patterns) are collected and used to design a decision rule (classifier). One of the most well known such rules is the k-nearest-neighbor decision rule (also known as lazy learning) in which an unknown pattern is classified into the majority class among its k nearest neighbors in the training set. Several questions related to this rule have received considerable attention over the years. Such questions include the following. How can the storage of the training set be reduced without degrading the performance of the decision rule? How should the reduced training set be selected to represent the different classes? How large should k be? How should the value of k be chosen? Should all k neighbors be equally weighted when used to decide the class of an unknown pattern? If not, how should the weights be chosen? Should all the features (attributes) we weighted equally and if not how should the feature weights be chosen? What distance metric should be used? How can the rule be made robust to overlapping classes or noise present in the training data? How can the rule be made invariant to scaling of the measurements? How can the nearest neighbors of a new point be computed efficiently? What is the smallest neural network that can implement nearest neighbor decision rules? Geometric proximity graphs such as Voronoi diagrams and their many relatives provide elegant solutions to these problems, as well as other related data mining problems such as outlier detection. After a non-exhaustive review of some of the classical canonical approaches to these problems, the methods that use proximity graphs are discussed, some new observations are made, and open problems are listed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».