Rand Index(랜드 지수)란 무엇입니까?
Rand Index 랜드 지수 - Experimental results show that the algorithm generates meaningful hierarchies of the input corpus as measured by cluster‐validity indices, like F‐measure, rand index, and cluster purity. [1] Based on both internal evaluation indicators (the sum of squared errors (SSE) and silhouette coefficient (SC)) and external evaluation indicators (the Rand index (RI) and homogeneity), we compared the clustering performance of the two algorithms in management zone partitioning and found that when the amount of NDVI data reaches 8000 values, the proposed method achieves a management zone partition result similar to that of the conventional K-means algorithm but is faster. [2] In the experimental results, besides using the P-value from the Cox regression model and survival analysis as the primary evaluation measures, we also introduce statistical indicators such as Rand index (RI) and adjusted RI (ARI) to verify the performance of clustering. [3] The proposed FRFCM-FLW method proves high Accuracy Rate (AR), Rand Index (RI) and Jaccard Index (JI) ratio when compared to other feature reduction algorithms like WFCM, EWKM, WKM, FCM and FRFCM algorithms. [4] In recent years, the concept also spanned to practitioners who developed and published measurement instruments related to brand relationships such as the Edelman’s Trust Barometer [1], the Brand Index by YouGov [2], the Experience Brand Index [3] by Jack Morton, the Brand Affinity Report by Rakuten, the Brand Intimacy Study [4] by MBLM, the Loyalty Report [5] by Bond Brand Loyalty, Prophet’s Brand Relevance Index [6], or the Brand Passion Report [7] by NetBase, just tomention a few. [5] Part of the experimental verification was also a comparison of the achieved outputs with other approaches using this dataset based on a standard metrics—Rand index. [6] According to the results, density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) showed the best clustering capacity (Rand index 0. [7] We rasterise surface and apply the Rand Index and Jaccard Similarity to check if clusters assigned to raster cells yield stable spatial structure. [8] 43%, Rand Index (RI) 0. [9] Experimental results in datasets show that the average of the rand index of clusters was accomplished by 99. [10] To evaluate the performance of the overall system, Dice Score, Rand Index (RI), Variation of Information (VOI), Global Consistency Error (GCE), Boundary Displacement Error (BDE), Mean Absolute Error (MAE), and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) were calculated by comparing the segmented boundary area which is the final output of the proposed, against the demarcations of the subject specialists which is the gold standard. [11] Different Extrinsic validation metrics have been provided in the literature, including F-measure, Entropy, Rand Index, and Purity. [12] In this paper, a labeling approach and associated modified version of the Rand index for weakly-labeled data is introduced to address these issues. [13] The proposed model performs favorably to previous approaches in the literature, achieving better results in terms of Rand Index and Dice metrics in our experiments. [14] In this paper, we address these limitations by developing an adaptation of the Rand index for weakly-labeled crown delineation that we call RandCrowns. [15] In comparing clustering partitions, the Rand index (RI) and the adjusted Rand index (ARI) are commonly used for measuring the agreement between partitions. [16] Distinctive temporal communities of events in two year windows were derived, and we explored community membership, interactions and dynamics using evaluation measures including Jaccard distance, modularity, Rand Index and Normalised Mutual Information. [17] Article history: Received: April 18, 2019 Received in revised format: April 28 2019 Accepted: May 18, 2019 Available online: May 18, 2019 At present, the global community uses a variety of indicators to assess the national brand and determine the country’s position relative to others’: Brand Finance’s Country Brand Index, FutureBrand’s Country Brand Index, Anholt’s Nation Brands Index, Bloom Consulting’s Country Brand Ranking, Global Competitiveness Index and so on. [18] Empirical evaluations and statistical tests reveal that the proposed generalization scheme produces a superior cluster hierarchy when compared with two existing generalization techniques in terms of the precision, recall, f‐measure, and the rand index. [19] The performance of the segmentation methods is evaluated using the validation measures like Rand index (Ri) and Jaccard index (Ji), Precision (Pr), Recall (Rc) and F-Measure (Fm). [20] Despite this situation, the image of Spain does not seem to have deteriorated according to the country brand indexes reviewed. [21] The performance of the algorithm is assessed using DICE coefficient, accuracy, false positive rate (FPR), false negative rate (FNR) and Rand index (RI). [22] One example of implementing a measurement of a country’s performance and reputation is the Anholt-GMI Brand Index, which evaluates the perception of countries as brands and measures the power and appeal of a nation’s brand image. [23] 24%; and the Rand Index (RI) increases by 43. [24] 9122, a rand index (RAND) score of 0. [25] This article analyses the potential of using opinion mining based on big data to calculate a brand index to reflect brand image in the media. [26] This can be seen in the top brand index where the M-150 product is no longer a superior product for consumers. [27] During experiments, the performance of both existing and proposed techniques are evaluated by using various measures like sensitivity, specificity, accuracy, Positive Predictive Value, Negative Predictive Value, Rand Index, Global Consistency Error, Variation of Information, Jaccard and Dice coefficients. [28] We select F-measure and rand index as external validity measures. [29] The evaluation Metric used in estimating the performance of each step in our research are F-score, Rand Index, Classification accuracy and Root Mean Absolute Error (RMAE), Throughput. [30] We show how various clustering methods on data from a tracking system can, under optimal conditions, separate the activity of two residents with low error rates (<2%, Rand Index of 0. [31] This paper is one of a series that will examine the culture of innovation as it relates to marketing and branding measures in a quantitative research survey known as the CoreBrand Index® (CBI). [32] As partition method of set, granular computing clustering is applied to image segmentation evaluated by global consistency error, variation of Information, and Rand index from the view of set. [33] The authors also explain the assessment of each algorithm taking into consideration measures such as Rand index, homogeneity completeness, V-measure and Silhouette coefficient. [34] It achieves an average segmentation accuracy using four indices for WBC segmentation: jaccard distance, rand index, boundary detection error and F-value indices, 0. [35] Finally, experiments conducted on some UCI datasets have demonstrated that our proposed algorithm for clustering mixed data outperforms three baseline algorithms in terms of the clustering accuracy and the rand index. [36] We have evaluated the performance of all the above methods using Rand index, Jaccard index and Minkowski index. [37] We benchmarked scAEspy against principal component analysis (PCA) on five public datasets, showing that our new AEs outperform the existing solutions, achieving more than 20% increase of the Rand Index in the identification of cell clusters. [38] 5518, Rand Index (RI) of 0. [39] The performance of VAE is compared with two existing techniques namely PCA and NMF on fourteen datasets in term of three evaluation metrics namely purity, Rand index, and NMI. [40] Experiments were conducted on the Caltech101 and Caltech256 datasets of images and the Rand Index was evaluated over the unknown data. [41] On the other hand, the study of the physical parameters on the sensor sensitivity showed that, to maximize the sensor sensitivity, it is advisable to use isotropic substrate that has a refractive index as closer as possible to the measurand index. [42]실험 결과는 알고리즘이 F-측정, 랜드 지수 및 클러스터 순도와 같은 클러스터 유효성 지수로 측정된 입력 말뭉치의 의미 있는 계층을 생성함을 보여줍니다. [1] 내부 평가 지표(오차 제곱합(SSE) 및 실루엣 계수(SC))와 외부 평가 지표(Rand 지수(RI) 및 동질성)를 기반으로 관리 영역 분할에서 두 알고리즘의 클러스터링 성능을 비교했습니다. NDVI 데이터의 양이 8000 값에 도달할 때 제안하는 방법이 기존의 K-means 알고리즘과 유사하지만 더 빠른 관리 영역 분할 결과를 달성함을 발견했습니다. [2] 실험 결과에서는 Cox 회귀 모델의 P-값과 생존 분석을 주요 평가 수단으로 사용하는 것 외에도 Rand 지수(RI) 및 수정된 RI(ARI)와 같은 통계 지표를 도입하여 클러스터링의 성능을 검증했습니다. [3] 제안된 FRFCM-FLW 방법은 WFCM, EWKM, WKM, FCM 및 FRFCM 알고리즘과 같은 다른 특성 감소 알고리즘과 비교할 때 높은 정확도 비율(AR), 랜드 지수(RI) 및 자카드 지수(JI) 비율을 입증합니다. [4] 최근 몇 년 동안 이 개념은 Edelman's Trust Barometer[1], YouGov의 Brand Index[2], Jack Morton의 Experience Brand Index[3], Rakuten의 Brand Affinity Report, MBLM의 Brand Intimacy Study [4], Bond Brand Loyalty의 Loyalty Report [5], Prophet's Brand Relevance Index [6] 또는 NetBase의 Brand Passion Report [7], 약간의. [5] 실험적 검증의 일부는 표준 메트릭(Rand 지수)을 기반으로 이 데이터 세트를 사용하여 다른 접근 방식과 달성된 출력을 비교하는 것이었습니다. [6] 결과에 따르면 노이즈가 있는 애플리케이션의 밀도 기반 공간 클러스터링(DBSCAN)은 최고의 클러스터링 용량(Rand 인덱스 0. [7] 표면을 래스터화하고 Rand 인덱스 및 Jaccard 유사성을 적용하여 래스터 셀에 할당된 클러스터가 안정적인 공간 구조를 생성하는지 확인합니다. [8] 43%, 랜드 지수(RI) 0. [9] 데이터 세트의 실험 결과는 클러스터의 랜드 인덱스의 평균이 99로 달성되었음을 보여줍니다. [10] 전체 시스템의 성능을 평가하기 위해 Dice Score, Rand Index(RI), Variation of Information(VOI), Global Consistency Error(GCE), Boundary Displacement Error(BDE), Mean Absolute Error(MAE) 및 Peak Signal to Noise Ratio(PSNR)는 제안의 최종 출력인 분할된 경계 영역과 금본위제인 주제 전문가의 경계를 비교하여 계산되었습니다. [11] F-측정, 엔트로피, 랜드 지수 및 순도를 포함하여 다양한 외부 검증 메트릭이 문헌에서 제공되었습니다. [12] 이 문서에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 레이블이 약한 데이터에 대한 레이블 지정 접근 방식과 관련된 수정된 버전의 Rand 인덱스를 소개합니다. [13] 제안된 모델은 문헌의 이전 접근 방식보다 유리하게 수행되어 실험에서 Rand Index 및 Dice 메트릭 측면에서 더 나은 결과를 얻습니다. [14] 이 논문에서 우리는 RandCrowns라고 부르는 약하게 레이블된 크라운 묘사에 대한 Rand 인덱스의 적응을 개발하여 이러한 제한 사항을 해결합니다. [15] 클러스터링 파티션을 비교할 때 파티션 간의 일치도를 측정하기 위해 일반적으로 Rand 인덱스(RI)와 조정된 Rand 인덱스(ARI)가 사용됩니다. [16] 2년 동안 발생한 이벤트의 고유한 시간적 커뮤니티가 파생되었으며 Jaccard 거리, 모듈성, Rand 인덱스 및 정규화된 상호 정보를 포함한 평가 측정을 사용하여 커뮤니티 구성원, 상호 작용 및 역학을 탐색했습니다. [17] 기사 이력: 접수: 2019년 4월 18일 수정된 형식으로 접수: 2019년 4월 28일 수락: 2019년 5월 18일 온라인 사용 가능: 2019년 5월 18일 현재 글로벌 커뮤니티는 다양한 지표를 사용하여 국가 브랜드를 평가하고 국가의 브랜드를 결정합니다. 타사 대비 위치': Brand Finance의 국가 브랜드 지수, FutureBrand의 국가 브랜드 지수, Anholt의 국가 브랜드 지수, Bloom Consulting의 국가 브랜드 순위, 글로벌 경쟁력 지수 등. [18] 실증적 평가와 통계적 테스트는 제안된 일반화 기법이 정밀도, 재현율, f-측정 및 랜드 지수 측면에서 기존의 두 가지 일반화 기법과 비교할 때 우수한 클러스터 계층을 생성함을 보여줍니다. [19] 분할 방법의 성능은 Rand 지수(Ri) 및 Jaccard 지수(Ji), Precision(Pr), Recall(Rc) 및 F-Measure(Fm)와 같은 검증 측정을 사용하여 평가됩니다. [20] 이런 상황에도 불구하고 검토한 국가 브랜드 지수에 따르면 스페인의 이미지는 크게 나빠진 것 같지 않다. [21] 알고리즘의 성능은 DICE 계수, 정확도, 위양성 비율(FPR), 위음성 비율(FNR) 및 Rand 지수(RI)를 사용하여 평가됩니다. [22] 국가의 성과 및 평판 측정을 구현하는 한 가지 예는 Anholt-GMI 브랜드 지수로, 국가를 브랜드로 인식하고 국가 브랜드 이미지의 힘과 매력을 측정합니다. [23] 24%; 랜드 지수(RI)는 43만큼 증가합니다. [24] 9122, 랜드 지수(RAND) 점수 0. [25] 이 글은 빅데이터 기반 오피니언 마이닝을 활용해 미디어에 브랜드 이미지를 반영하는 브랜드 지수를 산출할 가능성을 분석한다. [26] 이는 M-150 제품이 더 이상 소비자에게 우월한 제품이 아닌 상위 브랜드 지수에서 확인할 수 있다. [27] 실험 중에 민감도, 특이도, 정확도, 양수 예측값, 음수 예측값, Rand 지수, 전역 일관성 오류, 정보 변동, 자카드 및 주사위 계수와 같은 다양한 측정을 사용하여 기존 및 제안된 기술의 성능을 평가합니다. [28] 우리는 F-측정과 랜드 지수를 외부 타당도 측정으로 선택합니다. [29] 우리 연구에서 각 단계의 성능을 추정하는 데 사용되는 평가 메트릭은 F-점수, Rand 지수, 분류 정확도 및 RMAE(Root Mean Absolute Error), 처리량입니다. [30] 추적 시스템의 데이터에 대한 다양한 클러스터링 방법이 최적의 조건에서 낮은 오류율(<2%, Rand Index 0)로 두 거주자의 활동을 어떻게 분리할 수 있는지 보여줍니다. [31] 이 문서는 CoreBrand Index®(CBI)로 알려진 정량적 연구 조사에서 마케팅 및 브랜딩 측정과 관련된 혁신 문화를 조사하는 시리즈 중 하나입니다. [32] 집합의 분할 방법으로 집합의 관점에서 글로벌 일관성 오류, 정보의 변형 및 Rand 인덱스에 의해 평가된 이미지 분할에 세분화된 컴퓨팅 클러스터링이 적용됩니다. [33] 저자는 또한 Rand 지수, 균질성 완전성, V-measure 및 Silhouette 계수와 같은 척도를 고려하여 각 알고리즘의 평가를 설명합니다. [34] WBC 분할을 위해 자카드 거리(jaccard distance), 랜드 지수(rand index), 경계 감지 오류(boundary detection error) 및 F-값 지수(F-value indexs, 0)의 네 가지 지표를 사용하여 평균 분할 정확도를 달성합니다. [35] 마지막으로, 일부 UCI 데이터 세트에 대해 수행된 실험은 혼합 데이터를 클러스터링하기 위해 제안된 알고리즘이 클러스터링 정확도 및 랜드 인덱스 측면에서 세 가지 기본 알고리즘보다 우수한 것으로 나타났습니다. [36] Rand 지수, Jaccard 지수 및 Minkowski 지수를 사용하여 위의 모든 방법의 성능을 평가했습니다. [37] 우리는 5개의 공개 데이터 세트에서 주성분 분석(PCA)에 대해 scAEspy를 벤치마킹했으며, 새로운 AE가 기존 솔루션보다 성능이 뛰어나 세포 클러스터 식별에서 Rand 지수가 20% 이상 증가함을 보여주었습니다. [38] 5518, 랜드 지수(RI)가 0입니다. [39] VAE의 성능은 순도, Rand 지수 및 NMI라는 세 가지 평가 메트릭 측면에서 14개의 데이터 세트에 대해 PCA 및 NMF라는 두 가지 기존 기술과 비교됩니다. [40] Caltech101 및 Caltech256 이미지 데이터 세트에 대해 실험을 수행했으며 알 수 없는 데이터에 대해 Rand Index를 평가했습니다. [41] 한편, 센서 감도에 대한 물리적 매개변수에 대한 연구는 센서 감도를 최대화하기 위해서는 굴절률이 측정량에 최대한 가까운 등방성 기판을 사용하는 것이 좋습니다. [42]