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关于可加性聚类模型的复杂性。 (英语) Zbl 1003.91034号

作者总结:加性聚类提供了一种概念上简单且潜在强大的方法来建模刺激物之间的相似关系。然而,加法聚类模型适应相似性数据的能力通常是通过合并大量参数化聚类而产生的。因此,为了模型生成和模型比较的目的,有必要制定加性聚类模型的定量评估措施,同时考虑数据量和复杂性。使用先前开发的加性聚类概率公式,提出了用于此角色的贝叶斯信息准则,并演示了其应用。本文讨论了这种方法的固有局限性,包括模型复杂性等同于集群基数的假设。这些局限性是通过应用边际概率密度的拉普拉斯近似来解决的,由此导出了簇结构复杂性的度量。使用此度量,对影响可加性聚类模型复杂性的簇结构的各种属性进行了初步研究。除此之外,这些研究表明,对于固定数量的簇,具有严格嵌套簇结构的模型最不复杂,而具有划分簇结构的模式最复杂。

MSC公司:

91C20个 社会和行为科学中的集群

软件:

MAPCLUS公司
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