Mixture‐based clustering for count data using approximated Fisher Scoring and Minorization–Maximization approaches
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
Abstract The multinomial distribution has been widely used to model count data. To increase clustering efficiency, we use an approximation to the Fisher scoring algorithm, which is more robust regarding the choice of initial parameter values. Then, we use a novel approach to estimate the optimal number of components, based on minimum message length criterion. Moreover, we consider a generalization of the multinomial model obtained by introducing the Dirichlet as prior, yielding the Dirichlet Compound Multinomial (DCM). Even though DCM can address the burstiness phenomenon of count data, the presence of Gamma function in its density function usually leads to undesired complications. In this article, we use two alternative representations of DCM distribution to perform clustering based on finite mixture models, where the mixture parameters are estimated using the minorization–maximization framework. To evaluate and compare the performance of our proposed models, we have considered three challenging real‐world applications that involve high‐dimensional count vectors, namely, sentiment analysis, facial expression recognition, and human action recognition. The results show that the proposed algorithms increase the clustering efficiency of their respective models remarkably, and the best results are achieved by the second parametrization of DCM, which can accommodate over‐dispersed count data.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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