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玛丽亚·特蕾莎·加列戈斯；冈特·里特

通过帕累托解和显著性测试进行概率聚类。 （英语） Zbl 1414.62243号

高级数据分析。分类。，ADAC公司 12，第2期，179-202（2018）.
摘要：本文提出了一种新的概率（通常称为基于模型）聚类策略。众所周知，混合可能性的局部极大值可以用于划分底层数据集。然而，局部最大值很少是唯一的。因此，仍然需要选择合理的解决方案，尤其是期望的解决方案。可信分区通常通过其集群的分离（和内聚）来识别。我们在这里使用Wilks、Hotelling和Behrens-Fisher经典测试提供的（p）值来挑选出那些良好的解决方案按位置分隔研究表明，聚类问题的合理解决方案与规模平衡图与所有局部极大值的模型拟合图中的帕累托点有关。我们简要回顾了这一理论，并提出了在上述意义上由位置分隔的局部极大值集合中所有合适的Pareto点的解。我们还为多元Behrens-Fisher问题设计了一种新的迭代无参数切割平面算法。

引用于1文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62-07 数据分析（统计）（MSC2010）

关键词：

聚类分析；概率模型；混合物模型；分类模型；Pareto解决方案；Behrens-Fisher问题；霍特林（T^2）统计；威尔克斯羔羊

软件：

PLCP公司；麦克卢斯特；剪影；TCLUST公司；SQPlab公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.T.Gallegos}和\textit{G.Ritter}，高级数据分析。分类。，ADAC 12，No.2，179--202（2018；Zbl 1414.62243）
全文： 内政部

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