Granular Representation of Data: A Design of Families of <i>ϵ</i>-Information Granules
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Fuzzy clustering has emerged as one of the fundamental conceptual and algorithmic frameworks supporting the development of information granules. Generic fuzzy clustering such as fuzzy C-means (FCM) has been utilized in a broad range of applications. However, the constructs resulting from fuzzy clustering, namely a partition matrix and prototypes, are numeric and as such are not capable of fully capturing the essence of the overall data. In this study, we propose an alternative augmented way of building information granules by generating hypercube-like information granules. A collection of hypercubes is referred to as a family of ε-information granules. This family is constructed around numeric prototypes generated through a modified version of the FCM algorithm whose running time is linear with respect to the number of clusters. By admitting a certain level of information granularity (ε), a collection of hypercubes is formed around the prototypes. The quality of information granules realized in this way is assessed by involving them in the granulation-degranulation process as well as determining a value of the coverage criterion. The level of information granularity and the number of the granular prototypes in the family of ε-information granules form an important design asset directly impacting the obtained coverage level of the data. The computational facet of the approach is stressed. It has been demonstrated that the granular enhancements of the description of data come with a very limited computing overhead. Experimental studies involve synthetic data as well as data coming from the UCI Machine Learning repository. The granular reconstruction capabilities delivered by the family of ε-information granules are discussed.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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