Automatic selection of the number of clusters using Bayesian clustering and sparsity‐inducing priors
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Notice bibliographique
Résumé
Clustering is a ubiquitous task in ecological and environmental sciences and multiple methods have been developed for this purpose. Because these clustering methods typically require users to a priori specify the number of groups, the standard approach is to run the algorithm for different numbers of groups and then choose the optimal number using a criterion (e.g., AIC or BIC). The problem with this approach is that it can be computationally expensive to run these clustering algorithms multiple times (i.e., for different numbers of groups) and some of these information criteria can lead to an overestimation of the number of groups. To address these concerns, we advocate for the use of sparsity-inducing priors within a Bayesian clustering framework. In particular, we highlight how the truncated stick-breaking (TSB) prior, a prior commonly adopted in Bayesian nonparametrics, can be used to simultaneously determine the number of groups and estimate model parameters for a wide range of Bayesian clustering models without requiring the fitting of multiple models. We illustrate the ability of this prior to successfully recover the true number of groups for three clustering models (two types of mixture models, applied to GPS movement data and species occurrence data, as well as the species archetype model) using simulated data in the context of movement ecology and community ecology. We then apply these models to armadillo movement data in Brazil, plant occurrence data from Alberta (Canada), and bird occurrence data from North America. We believe that many ecological and environmental sciences applications will benefit from Bayesian clustering methods with sparsity-inducing priors given the ubiquity of clustering and the associated challenge of determining the number of groups. Two R packages, EcoCluster and bayesmove, are provided that enable the straightforward fitting of these models with the TSB prior.
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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 | 0,000 |
| 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