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用于确定加性重叠部分聚类中重叠聚类的最佳数量的模型选择策略。 (英语) Zbl 07577560号

摘要:在各种科学领域,研究人员利用划分方法(例如,K均值)通过变量数据揭示对象的结构机制。然而,在某些情况下,将对象分组为允许重叠的簇(即,将对象分配给多个簇)可能会更好地表示底层簇结构。为了从逐变量数据的对象中获得重叠的对象聚类,可以使用Mirkin的ADditive PROfile clustering(ADPROCLUS)模型。执行ADPROCLUS时的一个主要挑战是确定数据下重叠簇的最佳数量,这与模型选择问题有关。然而,到目前为止,这一问题还没有得到系统的研究,在有关ADPROCLUS的适当模型选择策略的文献中几乎找不到任何指南。因此,本文采用了几种现有的K均值模型选择策略(a.o.、CHull、Caliangski-Harabasz、Krzanowski-Lai、平均轮廓宽度和Dunn指数,以及AIC和BIC等信息理论方法)和两种基于交叉验证的策略是针对ADPROCLUS环境定制的,并在广泛的模拟研究中相互比较。结果表明,CHull优于所有其他模型选择策略,尤其是当与ADPROCLUS的最小随机扩展相关的负对数似然被用作(错误)拟合度量时。对基于事后AIC的模型选择策略的分析表明,当使用不同的、更合适的ADPROCLUS模型复杂性定义时,可以获得更好的性能。

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62小时30分 分类和区分;聚类分析(统计方面)
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