Notice bibliographique
Résumé
Dalam analisis cluster mempelajari hubungan interdependensi antara seluruh set variabel perlu diteliti. Tujuan utama analisis cluster adalah mengekelompokkan obyek (elemen) seperti orang, produk (barang), toko, perusahaan ke dalam kelompok-kelompok yang relatif homogen berdasarkan pada suatu set variabel yang dipertimbangkan untuk diteliti. Obyek di dalam setiap kelompok harus relatif mirip/sama. Variabel-variabel pada cluster ini harus jauh berbeda dengan obyek dari cluster lain.Jika digunakan cara seperti ini maka analisis cluster merupakan bagian depan dari analisis faktor, dimana mereduksi (memperkecil) banyaknya obyek (responden) bukan banyaknya variabel atau atribut responden, yaitu mengelompokkan obyek-obyek tersebut kedalam cluster yang banyaknya lebih sedikit dari banyaknya obyek asli yang diteliti, misalnya dari 50 orang responden, dikelompokkan dengan 5 cluster dengan setiap cluster terdiri dari 10 orang. \n \nKata kunci : Cluster, mereduksi, interdependensi dan relatif sama
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».