Discerning linkage-based algorithms among hierarchical clustering methods
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
Selecting a clustering algorithm is a perplexing task. Yet since different algorithms may yield dramatically different outputs on the same data, the choice of algorithm is crucial. When selecting a clustering algorithm, users tend to focus on cost-related considerations (software purchasing costs, running times, etc). Differences concerning the output of the algorithms are not usually considered. Recently, a formal approach for selecting a clustering algorithm has been proposed [2]. The approach involves distilling abstract properties of the input-output behavior of different clustering paradigms and classifying algorithms based on these properties. In this paper, we extend the approach in [2] into the hierarchical setting. The class of linkagebased algorithms is perhaps the most popular class of hierarchical algorithms. We identify two properties of hierarchical algorithms, and prove that linkage-based algorithms are the only ones that satisfy both of these properties. Our characterization clearly delineates the difference between linkage-based algorithms and other hierarchical algorithms. We formulate an intuitive notion of locality of a hierarchical algorithm that distinguishes between linkagebased and “global ” hierarchical algorithms like bisecting k-means, and prove that popular divisive hierarchical algorithms produce clusterings that cannot be produced by any linkage-based algorithm. 1
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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