Similarity Statistics for Clusterability Analysis with the Application of Cell Formation Problem
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
This paper proposes the use of the statistics of similarity values to evaluate the clusterability or structuredness associated with a cell formation (CF) problem. Typically, the structuredness of a CF solution cannot be known until the CF problem is solved. In this context, this paper investigates the similarity statistics of machine pairs to estimate the potential structuredness of a given CF problem without solving it. One key observation is that a well-structured CF solution matrix has a relatively high percentage of high-similarity machine pairs. Then, histograms are used as a statistical tool to study the statistical distributions of similarity values. This study leads to the development of the U-shape criteria and the criterion based on the Kolmogorov-Smirnov test. Accordingly, a procedure is developed to classify whether an input CF problem can potentially lead to a well-structured or ill-structured CF matrix. In the numerical study, 20 matrices were initially used to determine the threshold values of the criteria, and 40 additional matrices were used to verify the results. Further, these matrix examples show that genetic algorithm cannot effectively improve the well-structured CF solutions (of high grouping efficacy values) that are obtained by hierarchical clustering (as one type of heuristics). This result supports the relevance of similarity statistics to preexamine an input CF problem instance and suggest a proper solution approach for problem solving.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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