Índice de Densidade da Clusterização: Uma Nova Métrica para Validação Interna de Agrupamentos
Bibliographic record
Abstract
Neste trabalho propomos uma nova métrica de validação interna de clusterização, o índice de Densidade da Clusterização (índice CD), baseado na máxima razão entre a dispersão interna dos clusters e a separação entre centroides. Visando facilitar a compreensão da nova métrica de validação, a qual foi implementada no Software R, descrevemos detalhadamente sua metodologia e procedimentos, exemplificando cada um dos seus passos por meio de um problema simples, bidimensional, com um número reduzido de observações e uma estrutura bem definida. Na sequência, realizamos experimentos numéricos comparando o índice CD com outras duas métricas de validação já consagradas na literatura, o índice DB e o coeficiente de silhueta. Resultados preliminares revelaram que o índice CD é eficiente para avaliar clusterização de dados multidimensionais, uma vez que apresentou uma concordância substancial com o índice DB, a um custo de execução similar, e uma concordância significativa com o coeficiente de silhueta, a um custo execução consideravelmente menor. Sendo assim, os resultados evidenciam a boa qualidade do índice CD como métrica de validação interna para clusterização de dados multidimensionais.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.058 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".