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 data is a function that varies over a continuum. This kind of complex data is increasingly becoming more common in many research fields. However, Functional Data Analysis (FDA) is a relatively recent field in which software implementations are basically limited to R. In addition, although they may follow an open-source scheme, the contribution to them may turn out to be complicated. The final goal of this project is to provide a comprehensive Python package for Functional Data Analysis, scikit-fda. In this undergraduate thesis, the functionality implemented in the package includes functional depth measures together with their applications and elementary notions of clustering. In a functional space, establishing an order is complicated due to its nature. Depth measures allow to define robust statistics for functional data. In the package you can find some of the most common, Fraiman and Muniz depth measure, the band depth measure or a modification of the latter, the modified band depth. Depth measures are used in the construction of graphic tools, both the functional boxplot and the magnitude-shape plot are introduced in the package along with their outlier detection procedures. Furthermore, contributions in the area of machine learning are made in which basic clustering algorithms are added to the package: K-means and Fuzzy K-means. Finally, the results of applying these methods to the Canadian Weather dataset are shown. The Python package is published in a GitHub repository. It is open-source wth the aim of growing and being kept up to date. In the long term it is expected to cover the fundamental techniques in FDA and 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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,066 |
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 ».