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fuzzy clustering
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新研究评估无监督亚组方法在卫生政策优先排序中的应用
一篇新研究论文评估了分析观察性健康数据的几种无监督亚组方法，旨在识别可解释的亚组以用于政策优先排序。该研究使用 Pima Indians Diabetes 数据集和 NHANES 等数据集比较了 K-means、模糊聚类和贝叶斯高斯混合模型。虽然一些方法对假设性状态转移显示出有希望的效用估计，但置信区间表明调整后没有统计学上的显著差异，这表明研究结果是依赖于假设的决策支持，而不是干预效益的证明。
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新的模糊回归扩展增强了机器学习的可解释性
研究人员为Ex-Fuzzy库开发了一个扩展，以实现Mamdani风格的模糊回归，增强了机器学习的可解释性。该扩展采用模糊C均值聚类结合目标感知划分初始化策略，从增强的输入-输出空间中提取语言变量。在KEEL存储库的十个回归数据集上的评估表明，高斯划分在规则库紧凑的情况下实现了约0.86的平均决定系数，优于线性回归和随机森林等标准基线。
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新框架自动评估 Scratch 编程技能
研究人员开发了一个新框架，用于自动评估 Scratch（一种可视化编程语言）中的编程技能。该框架受到欧洲语言共同参考框架 (CEFR) 的启发，并使用模糊 C 均值聚类将项目分为 A1 至 C2 的熟练程度级别。该系统在超过 200,000 个 Scratch 项目上进行了训练，并在 B2 级别发现了明显的瓶颈，学习者在此级别难以掌握逻辑同步和数据表示概念的整合。