The DBCV index is more informative than DCSI, CDbw, and VIASCKDE indices for unsupervised clustering internal assessment of concave-shaped and density-based clusters
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
, according to specific criteria defined by the clustering algorithm employed. Since clustering methods are unsupervised, no ground truth or gold standard information is available to assess its results, making it challenging to know the results obtained are good or not. In this context, several clustering internal rates are available, like Silhouette coefficient, Calinski-Harabasz index, Davies-Bouldin, Dunn index, Gap statistic, and Shannon entropy, just to mention a few. Even if popular, these clustering internal scores work well only when used to assess convex-shaped and well-separated clusters, but they fail when utilized to evaluate concave-shaped and nested clusters. In these concave-shaped and density-based cases, other coefficients can be informative: Density-Based Clustering Validation Index (DBCVI), Compose Density between and within clusters Index (CDbw), Density Cluster Separability Index (DCSI), Validity Index for Arbitrary-Shaped Clusters based on the kernel density estimation (VIASCKDE). In this study, we describe the DBCV index precisely, and compare its outcomes with the outcomes obtained by CDbw, DCSI, and VIASCKDE on several artificial datasets and on real-world medical datasets derived from electronic health records, produced by density-based clustering methods such as density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN). To do so, we propose an innovative approach based on clustering result worsening or improving, rather than focusing on searching the "right" number of clusters like many studies do. Moreover, we also recommend open software packages in R and Python for its usage. Our results demonstrate the higher reliability of the DBCV index over CDbw, DCSI, and VIASCKDE when assessing concave-shaped, nested, clustering results.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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