Clustering K-means Bayesiano
El clustering K-means bayesiano extiende el algoritmo clásico K-means al colocar distribuciones a priori sobre los centroides de los clústeres y las proporciones de mezcla. Este marco probabilístico proporciona estimaciones de incertidumbre para las asignaciones de clúster, permite una selección de modelo fundamentada para el número de clústeres y regulariza la estimación de centroides — especialmente valioso cuando los datos son escasos o de alta dimensionalidad.
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Fuentes
- Kulis, B. & Jordan, M. I. (2012). Revisiting k-means: New algorithms via Bayesian nonparametrics. In Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning (ICML), Edinburgh, Scotland, pp. 513–520. link ↗
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. Chapter 9 (Mixture models and EM) and Chapter 10 (Approximate Inference). ISBN: 978-0387310732
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian K-means Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/bayesian-k-means-clustering
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