Two improved N-two-stage K-means clustering aggregation algorithmic paradigms for HFLTS possibility distributions
Notice bibliographique
Résumé
The available method based on statistical principles for aggregating hesitant fuzzy linguistic term set (HFLTS) possibility distribution is the N -two-stage algorithmic aggregation paradigm driven by the K -means clustering (N2S-KMC). Nonetheless, the N2S-KMC method is subject to two significant limitations. (i) The grouping technique is capable of effectively partitioning decision-making information into N groups. However, it does not determine the appropriate placement of members within each group, as the number of computations is dependent on the number of elements present in each group, rather than the elements themselves. (ii) The initial clustering centers of K -means clustering are chosen without adhering to the distribution law within the aggregated hesitant 2-tuple linguistic terms set (H2TLTS) possibility distribution. This may result in a reduction in the clustering performance. In order to address the aforementioned limitations, we suggest two enhancement techniques for the former. Firstly, we propose the utilization of the minimum average difference (MAD) method to ascertain the number of groups. This approach aims to reduce the time required for the initial stage of aggregation following grouping. Secondly, we recommend the implementation of the maximize compactness degree of inter-group grouping (MCDIGG) method. This method enables the identification of group members , resulting in a more concentrated distribution of data subsequent to grouping. The present study suggests the utilization of MAD and MCDIGG techniques as a substitute for the grouping approach in the N2S-KMC model. This leads to the development of a new algorithm, IN2S-DO-KMC, wherein the data is partitioned into K subsets in a descending order to determine the initial center for KMC. Furthermore, with respect to the issue present in the subsequent phase, we propose the utilization of the density canopy (DC) algorithm to perform pre-clustering of the data and produce the initial clustering center and the quantity of clusters for the K -means algorithm. Subsequently, a refined version of the N2S-KMC model, denoted as IN2S-DC-KMC, has been suggested. Ultimately, an empirical study is conducted to assess the validity and practicability of the proposed framework for evaluating failure modes in medical devices . The outcomes are evaluated with regards to the efficacy of the algorithm, the numerical dispersion, and the pragmatic ramifications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».