A comparison of clustering methods for biogeography with fossil datasets
Notice bibliographique
Résumé
Cluster analysis is one of the most commonly used methods in palaeoecological studies, particularly in studies investigating biogeographic patterns. Although a number of different clustering methods are widely used, the approach and underlying assumptions of many of these methods are quite different. For example, methods may be hierarchical or non-hierarchical in their approaches, and may use Euclidean distance or non-Euclidean indices to cluster the data. In order to assess the effectiveness of the different clustering methods as compared to one another, a simulation was designed that could assess each method over a range of both cluster distinctiveness and sampling intensity. Additionally, a non-hierarchical, non-Euclidean, iterative clustering method implemented in the R Statistical Language is described. This method, Non-Euclidean Relational Clustering (NERC), creates distinct clusters by dividing the data set in order to maximize the average similarity within each cluster, identifying clusters in which each data point is on average more similar to those within its own group than to those in any other group. While all the methods performed well with clearly differentiated and well-sampled datasets, when data are less than ideal the linkage methods perform poorly compared to non-Euclidean based k -means and the NERC method. Based on this analysis, Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean and neighbor joining methods are less reliable with incomplete datasets like those found in palaeobiological analyses, and the k -means and NERC methods should be used in their place.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».