Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userEvaluation of Estimating Number of Clusters Methods in Case of Agglomerative Hierarchical Clustering
تقييم طرق تقدير عدد العناقيد في حالة العنقدة الهرمية التكتلية
2559
1 196
0
(
0
)
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
إن الهدفَ الرئيسي من عمليةِ التنقيب في البيانات هو استخراج المعلومات و اكتشاف المعرفةِ من قواعدِ البياناتِ الضخمة، حيث تُعتبر العنقدة أحد أهم الوظائف التي يمكن القيامَ بها في هذا المجال. يوجدُ العديدُ من طرقِ و خوارزمياتِ العنقدة، إلا أن تحديد أو تقدير عدد العناقيد التي يجبُ استخراجها من عينةٍ ما يعتبر من أهم القضايا التي تواجها معظمُ هذه الطرق. يركز هذا البحث على مسألةِ تقديرِ عدد العناقيد في حالةِ العنقدة الهرمية. نقَدم في هذا البحث تقييماً لثلاثةٍ من أكثرِ الطرقَ شيوعاً في تقديرِ عددِ العناقيد.
The main goal of data mining process is to extract information and discover knowledge from huge databases, where the clustering is one of the most important functionalities which can be done in this area. There are many of clustering algorithms and methods, but determining or estimating the number of clusters which should be extracted from a dataset is one of the most important issues most of these methods encounter it. This research focuses on the problem of estimating number of clusters in the case of agglomerative hierarchical clustering. We present an evaluation of three of the most common methods used in estimating number of clusters.
Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الورقة البحثية مسألة تقدير عدد العناقيد في حالة العنقدة الهرمية التكتلية، وهي إحدى أهم القضايا التي تواجه معظم طرق وخوارزميات العنقدة. يهدف البحث إلى تقييم ثلاثة من أكثر الطرق شيوعاً في تقدير عدد العناقيد وهي: مُعامِل الخيال (Silhouette Coefficient)، فهرس كالينسكي-هاراباز (CH Index)، وإحصائية الفجوة (Gap Statistic). يتم تقييم هذه الطرق من خلال المقارنة فيما بينها في دقة تقدير عدد العناقيد في حالتي البيانات النظيفة والبيانات التي تحوي حالات نشاز. تُظهر النتائج التجريبية تفاوت تأثير نوع الوصلة على دقة هذه الطرق بالإضافة إلى تفاوت مقاومة هذه الطرق لحالات النشاز، حيث كانت طريقة مُعامِل الخيال هي الأكثر تأثراً. يتم استخدام بيئة التطوير البرمجية Matlab 2014a لتوليد عينات البيانات وتطبيق الطرق المختلفة واختبارها. تتضمن الدراسة أيضاً مناقشة النتائج والتوصيات بناءً على السيناريوهات المختلفة التي تم اختبارها.
Critical review
دراسة نقدية: تقدم هذه الورقة البحثية تحليلاً شاملاً لثلاثة من أهم الطرق المستخدمة في تقدير عدد العناقيد في حالة العنقدة الهرمية التكتلية. ومع ذلك، يمكن ملاحظة بعض النقاط التي قد تحتاج إلى تحسين. أولاً، الدراسة تركز بشكل كبير على البيانات الرقمية وتغفل البيانات الاسمية التي قد تكون ذات أهمية في بعض التطبيقات العملية. ثانياً، لم يتم التطرق بشكل كافٍ إلى تأثير نوع الوصلة المستخدم على دقة الطرق المختلفة، وهو ما قد يكون له تأثير كبير على النتائج. ثالثاً، على الرغم من أن الدراسة تناولت حالات النشاز، إلا أنها لم تقدم حلولاً فعالة لمقاومة هذه الحالات بشكل كافٍ. وأخيراً، كان من الممكن تضمين طرق أخرى لتقدير عدد العناقيد لتقديم مقارنة أكثر شمولية.
Questions related to the research
-
ما هي الطرق الثلاثة التي تم تقييمها في هذه الدراسة لتقدير عدد العناقيد؟
الطرق الثلاثة هي: مُعامِل الخيال (Silhouette Coefficient)، فهرس كالينسكي-هاراباز (CH Index)، وإحصائية الفجوة (Gap Statistic).
-
ما هو الهدف الرئيسي من هذه الورقة البحثية؟
الهدف الرئيسي هو تقييم ثلاثة من أهم الطرق المستخدمة في تقدير عدد العناقيد في حالة العنقدة الهرمية التكتلية من خلال مقارنة دقتها في حالتي البيانات النظيفة والبيانات التي تحوي حالات نشاز.
-
ما هي بيئة التطوير البرمجية المستخدمة في هذه الدراسة؟
تم استخدام بيئة التطوير البرمجية Matlab 2014a لتوليد عينات البيانات وتطبيق الطرق المختلفة واختبارها.
-
ما هي النتائج الرئيسية التي توصلت إليها الدراسة بخصوص مقاومة الطرق لحالات النشاز؟
تُظهر النتائج التجريبية أن طريقة مُعامِل الخيال هي الأكثر تأثراً بحالات النشاز، بينما كانت الطريقتان CH Index وGap Statistic أقل تأثراً وأفضل في تقدير عدد العناقيد في وجود حالات النشاز.
References used
Amorim R, Hennig C, 2015 Recovering the number of clusters in data sets with noise features using feature rescaling factors, Information Sciences, vol. 324. 126-145
Arbelaitz O, Gurrutxaga I, Muguerza J, Perez J, Perona I. 2013 An extensive comparative study of cluster validity indices, Pattern Recognition, Vol. 46. 243-256
Berry Michael J.A, Linoff Gordon S, 2004- Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. Wiley, 2nd edition USA, 672p
rate research
Read More
The low cost, ease of deployment has exposed WSNs an attractive choice for numerous applications,like environmental monitoring applications , security applications, real time tracking, and so on.
But in reality, these networks are operated on batte
ry with limitations in their computation capabilities, memory, bandwidth ,so they called networks with resource constrained nature, and this impels various challenges in its design and its performance.
Limited battery capacity of sensor nodes makes energy efficiency a major and challenge problem in wireless sensor networks. Thus, the routing protocols for wireless sensor networks must be energy efficient in order to maximize the network lifetime.
In this paper we simulated LEACH,SEP,DEEC,TEEN routing protocols and evaluated their performance by comparing with DT routing protocol in Homogeneous and Heterogeneous Wireless Sensor Networks on MATLAB.
choose the right way to dividing set of data with high dimensions to clusters in specific field and comparison the different subspace clustering algorithms and present the applications and usage
Architectural design subject is the backbone of the architectural education
curriculum. Moreover, the outcome of architectural design subject of first year is the base
that will form the students’ architectural thinking and skills in the upper leve
ls.
In this research, the author is attempting to examine architectural design educators'
views (36 teachers) of the First Year on the subjects of design education and the design
process. Since students' views are very important in formulating an educational model of
the design process, the author will also collect some students' views (114 students) from
architecture faculty, where he is employed at the University of Damascus.
The Study reveals several suggestions for improving the design methodology for
architectural design education in general and in first year in specific.
Recently, the focus of dialogue state tracking has expanded from single domain to multiple domains. The task is characterized by the shared slots between domains. As the scenario gets more complex, the out-of-vocabulary problem also becomes severer.
Current models are not satisfactory for solving the challenges of ontology integration between domains and out-of-vocabulary problems. To address the problem, we explore the hierarchical semantic of ontology and enhance the interrelation between slots with masked hierarchical attention. In state value decoding stage, we solve the out-of-vocabulary problem by combining generation method and extraction method together. We evaluate the performance of our model on two representative datasets, MultiWOZ in English and CrossWOZ in Chinese. The results show that our model yields a significant performance gain over current state-of-the-art state tracking model and it is more robust to out-of-vocabulary problem compared with other methods.
Open relation extraction (OpenRE) aims to extract novel relation types from open-domain corpora, which plays an important role in completing the relation schemes of knowledge bases (KBs). Most OpenRE methods cast different relation types in isolation
without considering their hierarchical dependency. We argue that OpenRE is inherently in close connection with relation hierarchies. To establish the bidirectional connections between OpenRE and relation hierarchy, we propose the task of open hierarchical relation extraction and present a novel OHRE framework for the task. We propose a dynamic hierarchical triplet objective and hierarchical curriculum training paradigm, to effectively integrate hierarchy information into relation representations for better novel relation extraction. We also present a top-down hierarchy expansion algorithm to add the extracted relations into existing hierarchies with reasonable interpretability. Comprehensive experiments show that OHRE outperforms state-of-the-art models by a large margin on both relation clustering and hierarchy expansion.
suggested questions
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
