Graph and Sparse-Based Robust Nonnegative Block Value Decomposition for Clustering
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we first investigate the nonnegative block value decomposition (NBVD) approach through graph-based representation for clustering called G-NBVD. Then, we propose our three-step graph and sparse-based robust NBVD (GSR-NBVD) via robust NBVD (R-NBVD) framework. The robustness to outliers is obtained by converting the Frobenius norm of error function to the$\ell _{2,1}$-norm for NBVD structure that compensates the effect of samples that are not conforming to NBVD. To exploit the connection between the learning matrix and its corresponding coefficients through sparse representation, we enforce the sparse constraints on the middle matrix in the R-NBVD framework called SR-NBVD. To enhance the geometrical information from data space to the new space, we add a term to our objective minimization function through a regularized graph representation compact form called GSR-NBVD. Then, we prove the convergence of our proposed methods and show a visualization of the effectiveness of G-NBVD and GSR-NBVD step-by-step. Finally, we evaluate our proposed clustering methods over different kinds of data sets. The experimental results confirm that our methods outperforms several state-of-the-art methods through different metrics.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».