Personality Classification by Applying k-Means Clustering

2020

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icaiic48513.2020.9065244
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper describes personality classification by applying k-means clustering machine learning algorithm. Several previous studies have been attempted to predict personality type of human beings automatically by using various machine learning algorithms. However, only few of them have obtained good accuracy results. To classify person into personality types Jungian Type Inventory was used. Our testing results showed that k-means model has 107 inertia value, which is a good number for unsupervised learning model as an interim result. As the result, we divided the data into 16 clusters, which can be considered as personality types. We continue this research with trying to collect large data.