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Enregistrement W2998595054 · doi:10.1002/sam.11445

A new method for performance analysis in nonlinear dimensionality reduction

2020· article· en· W2998595054 sur OpenAlexafffund
Jiaxi Liang, Shojaeddin Chenouri, Christopher G. Small

Notice bibliographique

RevueStatistical Analysis and Data Mining The ASA Data Science Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFace and Expression Recognition
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDimensionality reductionSkewnessBenchmark (surveying)Computer scienceCurse of dimensionalityIntrinsic dimensionMeasure (data warehouse)Dimension (graph theory)Rank (graph theory)Pattern recognition (psychology)Data miningArtificial intelligenceAlgorithmMathematicsStatisticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we develop a local rank correlation (LRC) measure which quantifies the performance of dimension reduction methods. The LRC is easily interpretable, and robust against the extreme skewness of nearest neighbor distributions in high dimensions. Some benchmark datasets are studied. We find that the LRC closely corresponds to our visual interpretation of the quality of the output. In addition, we demonstrate that the LRC is useful in estimating the intrinsic dimensionality of the original data, and in selecting a suitable value of tuning parameters used in some algorithms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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