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Davies-Bouldin
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深度学习框架推荐聚类算法
研究人员开发了ClustRecNet，一个旨在为数据集自动推荐有效聚类算法的新型深度学习框架。该端到端系统直接从原始表格数据中学习，无需手动特征工程。ClustRecNet在一个大型合成数据集存储库上进行了训练，并在合成和真实世界基准测试中，其性能优于传统的有效性指标和现有的AutoML方法。
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CARVE软件通过重采样增强聚类分析验证
研究人员推出CARVE，一个开源软件包，旨在改进聚类分析结果的验证和探索。CARVE解决了聚类结果对算法和超参数选择的敏感性问题，而这种敏感性常常阻碍科学发现的可重复性。该软件包在多个层面提供稳定性和泛化性诊断，并提供原则性的选择规则，在合成和真实世界生物数据上表现优于传统的验证指标。