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埃瓦州诺瓦科夫斯卡;雅切克·科罗纳基;斯坦·利波维茨基

高斯混合模型的聚集性评估。 （英语） Zbl 1341.62187号

申请。数学。计算。 256, 591-601 (2015).
摘要：有很多方法都是根据给定数据分组的显著性和簇间分离来评估其质量的。然而，在确定实际聚类之前，似乎没有有效的方法来评估数据内部结构的显著性（聚类性）。基于最近的研究结果，我们针对适当转换的数据提出了协方差矩阵分解的此类度量。假设数据来自高斯混合模型。该转换重塑了数据，因此主成分分析的无监督技术能够揭示直接指示数据聚类特征的信息。在这项工作中，我们提出了测量方法，并解释了动机以及与监督结构区分系数的关系。我们还展示了如何将度量应用于集群数量和特征选择任务。

引用于4文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62H25个 因子分析和主成分；对应分析
94甲15 信息论（总论）

关键词：

聚类性;高斯混合模型;费希尔判别式;主成分分析

软件：

ElemStatLearn（电子状态学习）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.Nowakowska}等人，应用。数学。计算。256591--601（2015；Zbl 1341.62187）
全文： 内政部

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