Development of a Python package for Functional Data Analysis. Depth measures, applications and clustering
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the problem of analyzing functional data is addressed. Each observation in functional \ndata is a function that varies over a continuum. This kind of complex data is increasingly becoming \nmore common in many research fields. However, Functional Data Analysis (FDA) is a relatively recent \nfield in which software implementations are basically limited to R. In addition, although they may follow \nan open-source scheme, the contribution to them may turn out to be complicated. The final goal of this \nproject is to provide a comprehensive Python package for Functional Data Analysis, scikit-fda. \nIn this undergraduate thesis, the functionality implemented in the package includes functional depth \nmeasures together with their applications and elementary notions of clustering. In a functional space, \nestablishing an order is complicated due to its nature. Depth measures allow to define robust statistics \nfor functional data. In the package you can find some of the most common, Fraiman and Muniz depth \nmeasure, the band depth measure or a modification of the latter, the modified band depth. Depth measures \nare used in the construction of graphic tools, both the functional boxplot and the magnitude-shape \nplot are introduced in the package along with their outlier detection procedures. Furthermore, contributions \nin the area of machine learning are made in which basic clustering algorithms are added to the \npackage: K-means and Fuzzy K-means. Finally, the results of applying these methods to the Canadian \nWeather dataset are shown. \nThe Python package is published in a GitHub repository. It is open-source wth the aim of growing \nand being kept up to date. In the long term it is expected to cover the fundamental techniques in FDA \nand become a widely-used toolbox for research in FDA.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».