CLEVR: Clustering Evaluation Revisited
Independent Research Fund Denmark
Syddansk Universitet (University of Southern Denmark)
Datavidenskabsteknikken "clustering" handler om at identificere grupperinger i data uden at anvende nogen vejledende "ekstern" viden såsom klassemarkninger. Indenfor forskning i klyngemetoder evalueres disse metoder imidlertid normalt med hensyn til ekstern viden. Dette begrænser anvendeligheden i praksis for ikke-ekspertbrugere i nye applikationer, hvor der ikke er tilgængelige klassemarkeringer, hvilket er det typiske brugstilfælde for klynger til undersøgelser. I dette projekt vil vi undersøge virkningen af at bruge eksisterende alternative "interne" evalueringsmetoder på forskningsresultater. Intern evaluering bruger kun iboende datasætsegenskaber og kræver ikke vejledende ekstern viden. Vi vil udvikle ny metodologi baseret på "instansrum", hvor et datasæt beskrives med nogle iboende egenskaber. Et datasæt bliver således en forekomst i rummet af alle datasæt. Vi anvender dataminingsteknikker på dette forekomstrum. Vi forventer tilsvarende ydelse af lignende metoder på tilsvarende datasæt. Vi kan derfor til en vis grad forudsige effektiviteten af metoder og kan hjælpe med at vælge den bedste metode automatisk.
Research Projects (Max 10 MDKK) / DFF-Forskningsprojekt1 / grant