分类的一致性问题

最新推荐文章于 2023-01-03 18:44:15 发布
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本文探讨了如何衡量不同组间聚类结果的一致性。针对M组数据，每组包含N个向量，采用同一聚类算法将其划分为k类的情况，提出评估这些聚类结果一致性的方法。

现在有M组数据，每组包括N个向量，使用某种分类方法分别将每组的N个向量分为k类，有什么方法来比较对这M组的分类的结果的一致性？

Here is M groups of data, each group contain N vectors, using some clustering algorithm to classify the N vectors in each group to k clusters, how to measure the clustering consistency over different groups?

paley2009
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em算法怎么对应原有分类_认知诊断属性分类一致性信度区间估计三种方法（前篇）...
weixin_39932838的博客
12-19 539
作者：罗钰娜 封面：云哲忆夏日，加载中前言各位SPSS学堂粉丝大家好，我是SPSS学堂的么钰儿，今天要给大家介绍的是《心理科学》杂志社刊发的《认知诊断属性分类一致性信度区间估计三种方法》，该篇文章当中的研究由来主要源于以下几个方面：1.信度在心理与教育测量中，起到检验可靠性、一致性、稳定性的作用。并且只有在信度满足要求的前提下，就行分数报告才有意义。2.目前，对于认知诊断的研究较少...
Mysql中事务的读一致性问题，以及如何用MVCC解决
最新发布
m0_73864806的博客
08-05 1664
原子性事务具有回滚的能力，InnoDB引擎使用undo log日志表来进行回滚操作。持久性InnoDB引擎使用redo log日志表来保证数据的持久性。mysql数据库的隔离级别： Read Uncommitted (读未提交)，未解决任何并发问题，事务未提交的数据对其他事务也是可见的，会出现脏读。 Read Committed (已提交读)，解决脏读问题，一个事务开始之后，只能看到已提交的事务所做的修改，会出现不可重复读。 Repeatable Read
数据一致性分类
04stone37
11-06 1363
背景　　在分布式环境中，一些应用为了提高可靠性和容错性，通常会将数据备份，同一份数据存在几个副本分别存储在不同的机器。由于分布式环境的复杂性，通常会出现网络、机器故障等情况，导致同一份数据的各个备份在同一时间可能有多种值，即数据不一致。分类 强一致性： 无论更新操作实在哪一个数据副本执行，之后所有的读操作都能获得最新的数据。 弱一致性：用户读到某一操作对系统特定数据的更新需要一段时间，即“不一致性窗
一致性分类
qq_21277357的博客
01-03 254
弱一致性：允许部分一致性，中间过程可见，异步完成，意思是系统给A，B，C三个服务异步发送消息，我访问A服务和B服务看到的数据是一样的，看到C服务的数据是不一样的；强一致性：数据必须完全一致，中间过程不可见，同步完成，意思就是张三和李四转账，钱必须完全一致，其他人在进行给他俩转账的时候阻塞，等待他俩完成才能进行；最终一致性：过一段时间后，保证数据完全一致；
大数据基础理论—一致性模型分类
Kaiyang_Shao的博客
05-07 1841
0. 前言 从严格意义上来说，理想情况下的一致性模型只有一种就是强一致性模型，但是在真实世界中强一致性是很难被保证的，很多情况下都是弱一致性。主要是基于CAP理论，大多数互联网应用对于可用性有很高的要求，这样就会适当的降低一致性。 一致性模型主要包括：强一致性、弱一致性、因果一致性、读你所写一致性、会话一致性、单调读一致性以及单调写一致性。 1. 强一致性 对于连接到数据库的所有进程，看到的关于某...
数据的分类和一致性需求
wdwbw的专栏
05-13 1607
按构成类型分a、单字段数据：例如网页正文，只是按URI做key正文做value的简单类型。b、多字段数据：例如用户信息，包含帐户、昵称、邮件等多个字段的数据。但是，多字段数据也可以分拆为多个单字段数据，尤其是多个字段没有很强的耦合性时，例如一个网页上存在的文字，图片，视频。按内容信息分a、可在生数据：例如网页数据，根据网页数据生成的数据等。如果丢失，大不了再爬／算一次，信息不会永久丢失。可用性需求
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基于分类一致性的迁移学习及其在行人检测中的应用
04-23
利用迁移学习解决在特定场景下尤其是在摄像头静止的监控场景下的行人检测问题,提出基于分类一致性的学习模型。利用Boosting技术从辅助训练集中选择具有正迁移能力的样本,对样本迁移能力给出了基于辅助分类器分类一致...
精选资源
基于多输出极限学习机的快速一致性分类器
01-12
一致性分类器是建立在一致性预测基础上的分类器,其输出结果具有很高的可靠性,但由于计算框架的限制,学习的时间往往较长.为了加快学习速度,首次将一致性预测与多输出极限学习机相结合,提出基于两者的快速一致性分类...
具有3个社团结构及相等的自身作用可能性的种群系统的完整分类及其一致性问题 (2011年)
05-21
作者给出了具有3个社团结构及相等的自身作用可能性的种群系统的完整分类和一致性问题.找到了自身作用可能性的两个分支值,当自身作用可能性小于第一个分支值时,渐进系统具有与无社团结构的系统相同的动力学性质.对于...
showexport 属性不管用_认知诊断属性分类一致性信度区间估计三种方法（前篇）...
weixin_39975486的博客
12-19 320
前言今天要给大家介绍的是《心理科学》杂志社刊发的《认知诊断属性分类一致性信度区间估计三种方法》，该篇文章当中的研究由来主要源于以下几个方面：1.信度在心理与教育测量中，起到检验可靠性、一致性、稳定性的作用。并且只有在信度满足要求的前提下，就行分数报告才有意义。2.目前，对于认知诊断的研究较少，主要有：（1）Gierl、CuiZhou（2009）用改进后的Cronbach’α系数计算认知诊断属性信度...
五分钟了解一致性的分类及其理论
weixin_34247299的博客
03-27 927
1、强一致性 这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大。 2、弱一致性 这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不久承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达...
kappa系数简介---一致性与分类准确度指标
xys430381_1的专栏
09-24 1万+
kappa系数简介 为什么要使用kappa 分类问题中，最常见的评价指标是acc，它能够直接反映分正确的比例，同时计算非常简单。但是实际的分类问题种，各个类别的样本数量往往不太平衡。在这种不平衡数据集上如不加以调整，模型很容易偏向大类别而放弃小类别(eg: 正负样本比例1:9，直接全部预测为负，acc也有90%。但正样本就完全被“抛弃”了)。此时整体acc挺高，但是部分类别完全不能被召回。 这时需要一种能够惩罚模型的“偏向性”的指标来代替acc。而根据kappa的计算公式，越不平衡的混淆矩阵，kappa值就
编码--一致性总结
weixin_33881041的博客
10-29 632
1.查看当前编码 在MySQL Command Line Client里面输入“show variebles like“character_set_%”;”，可看到如下字符： character_set_client latin1 (从客户端传出的编码为latin1) character...
一致性的评价方法
qq_42578970的博客
01-17 3779
1.最简单的一致性比例 A和B均为二分类模型，处理同一个问题，结果如下，竖着为A，横着为B 1 0 1 a b 0 c d 则一致性比例为(a+d)/n,n=a+b+c+d，即AB结果相同的比例 2.相关系数，对没错，就大学概率论里头那个相关系数 3.Cohen's Kappa方法 也是AB进行二分类，结果如上表。先计算一致性比例 再分别计算A和B的随机一致性概率 注意到，A和B各自给出1的结果的比例，A为(a+b)/n，B为(a+c)/n .
一致性检验 -- Kappa 系数
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Just for fun的专栏
11-30 3万+
一、Kappa 检验方法 在做数据分析时，我们经常会面临一致性检验问题，即判断不同的模型或者分析方法在预测结果上是否具有一致性、模型的结果与实际结果是否具有一致性等。另外，一致性检验在临床实验中也有着广泛的应用。对于两个或多个医务工作者对同一病人给出的诊断结论进行一致性检验，英文叫 interrater reliability; 对同一医务工作者多次诊断结论的一致性检验，英文叫 intrar
强一致性、弱一致性、顺序一致性、最终一致性概述
a3125504x的博客
11-01 9839
通俗易懂 强一致性、弱一致性、最终一致性、读写一致性、单调读、因果一致性 的区别与联系什么是一致性一致性的种类导致一致性出现的原因强一致性 与 弱一致性强一致性两个要求弱一致性强一致性和弱一致性举例顺序一致性最终一致性最终一致性的种类 什么是一致性 在分布式系统中，一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。 一致性的种类 事务一致性 数据一致性 本文主要讨论数据一致性（事务一致性指ACID） 导致一致性出现的原因 数据的分布式存储是导致出现一致性的唯一原
kappa 一致性系数计算实例
lingkele的专栏
07-18 1万+
本文转载自新浪博客，网址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa4593d0100rwjd.htmlkappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用，因此学会计算kappa系数是必要的，但是从最近搜索的国内外网页和文献中都对kappa系数描述的不够准确，使人看后不能计算出kappa系数。因此，经过多方努力，我终于学会了kappa系数的计算方法，现在以一个实例的形...
机器学习分类模型中的评价指标介绍：准确率、精确率、召回率、ROC曲线
学无止境，居安思危
02-05 9004
文章来源：https://blog.youkuaiyun.com/wf592523813/article/details/95202448 1 二分类评价指标 准确率，精确率，召回率，F1-Score， AUC, ROC, P-R曲线 1.1 准确率（Accuracy） 评价分类问题的性能指标一般是分类准确率，即对于给定的数据，分类正确的样本数占总样本数的比例。 注意：准确率这一指标在Unbalanced数据集上的表现很差，因为如果我们的正负样本数目差别很大，比如正样本100个，负样本9900个，那么直接把所有
快速一致性分类：多输出极限学习机的应用
"基于多输出极限学习机的快速一致性分类器是将一致性预测与多输出极限学习机结合的新型算法，旨在解决一致性分类器学习速度慢的问题。该算法利用极限学习机的高效特性，能迅速计算样本标签的留一交叉估计，从而极大...
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