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塞姆哈尔·迈克尔;沃洛德迈尔·梅尼科夫

研究基于模型的聚类的复杂性。 （英语） Zbl 1347.62116号

Commun公司。统计、仿真计算。 45，第6号，2051-2069（2016）.
摘要：聚类分析是一种流行的统计学和计算机科学技术，常用于各个领域的研究。在本文中，我们研究了在基于模型的聚类框架中影响聚类性能的因素。考虑的四个因素是重叠程度、簇数、维度数和样本大小。通过全面的模拟研究，我们研究了不同环境下基于模型的聚类。作为聚类性能的衡量标准，我们使用了三个流行的分类指数，它们能够反映两个划分向量的一致程度，从而使真实分类向量和估计分类向量之间的比较成为可能。除了研究聚类复杂性外，还评估了这三种分类度量的性能。

引用于2文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62J05型 线性回归；混合模型

关键词：

调整后的兰特指数;挑剔;集群复杂性;Fowlkes和Mallows指数;基于模型的聚类;重叠

软件：

e1071号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Michael}和\textit{V.Melnykov}，Commun。统计、仿真计算。45，第6号，2051--2069（2016；Zbl 1347.62116）
全文： 内政部

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