A geometric density-based sample reduction method
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
Analysis of network traffic, financial transactions, and mobile communications are examples of applications where examining entire samples of a large dataset is computationally expensive, and requires significant memory space. A common approach to address this challenge is to reduce the number of s amples without compromising the accuracy of analyzing them. In this paper, we propose a new cluster-based sample reduction method which is unsupervised, geometric, and density-based. The original data is initially divided into clusters, and each cluster is divided into ``portions'' defined as the areas between two concentric circles. Then, using the proposed geometric-based formulas, the selection value of each sample belonging to a specific portion is calculated. Samples are then selected from the original data according to the corresponding calculated selection value. The performance of the proposed method is measured on various datasets and compared with several cluster-based and density-based methods. We conduct various experiments on the NSL-KDD, KDDCup99, and IUSTsip datasets, and evaluate the performance of the proposed method by measuring the cluster validity indices, as well as the accuracy of the classifier applied on the reduced data. We demonstrate that the reduced dataset has similar sample scattering as that of the original dataset. We also demonstrate that, while reducing the sample size of the input dataset in half, the classification accuracy is not reduced significantly, indicating that the proposed method selects the most relevant samples from the original dataset.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| 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