The Silhouette coefficient and the Davies-Bouldin index are more informative than Dunn index, Calinski-Harabasz index, Shannon entropy, and Gap statistic for unsupervised clustering internal evaluation of two convex 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
Clustering is an area of unsupervised machine learning where a computational algorithm groups together similar points into clusters in a meaningful way, according to the algorithm’s properties. When external ground truth for the clustering results assessment is available, researchers can employ an external clustering assessment metrics and evaluate the quality of the clustering results this way. When no external gold standard is available, however, researchers need to use metrics for internal clustering assessment, which produce an outcome just considering the internal data points of the clusters identified. Although consensus regarding the usage of the adjusted Rand index for the external clustering assessment exists, there is no standard regarding internal metrics. We fill this gap by presenting this study on comparing the six internal metrics clustering most commonly used in bioinformatics and health informatics: Silhouette coefficient, Davies-Bouldin index, Dunn index, Calinski-Harabasz index, Shannon entropy, and Gap statistic. We first analyze their mathematical properties, and then test them on the results of k -means with k = 2 clusters on multiple different convex-shaped artificial datasets and on five real-world open medical datasets of electronic health records. Our results show that the Silhouette coefficient and the Davies-Bouldin index are more informative and reliable than the other analyzed rates, when assessing convex-shaped and non-nested clusters in the Euclidean space.
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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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