Fast spectral clustering with self-weighted features
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
As one of the mainstream clustering methods, the spectral clustering has aroused more and more attention recently because of its good performance, especially in nonlinear data sets. However, traditional spectral clustering models have high computational complexity. Meanwhile, most of these models fail in distinguishing the noisy and useful features in practice, which leads to the limitation of clustering performance. In this paper, we propose a new fast spectral clustering with self-weighted features (FSCSWF) to achieve good clustering performance through learning and assigning optimal weights for features in a low computational complexity. Specifically, the FSCSWF selects anchors from original samples, then learns the weights of features and the similarity between anchors and samples interactively in a local structure learning framework. This interactive learning makes the learnt similarity can better measure the relationship between anchors, and samples due to the optimal weights make the data points become more discriminative. Moreover, the connectivity constraint are embedded to make sure that the connected components of bipartite graph constructed by the learnt similarity can indicate clusters directly. In this way, the FSCSWF can achieve good clustering performance and has a low computational complexity, which is linear to the number of samples. Extensive experiments on synthetic and practical data sets illustrate the effectiveness and efficiency of the FSCSWF with respect to state-of-the-art methods.
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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 | 0,001 |
| 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