Bayesian Cluster Analysis
के-मीन्स जैसे शास्त्रीय क्लस्टरिंग एल्गोरिदम आपको क्लस्टर की संख्या निर्दिष्ट करने के लिए कहते हैं और फिर दूरियों को न्यूनतम करके डेटा को विभाजित करते हैं। इसके बजाय बेयसियन क्लस्टर विश्लेषण पूछता है: प्रत्येक क्लस्टर के अंदर डेटा कैसा दिखता है, इसके लिए एक सांख्यिकीय मॉडल दिया गया है, और क्लस्टर मापदंडों के बारे में हमारे पूर्व विश्वासों को देखते हुए, इस अवलोकन के प्रत्येक क्लस्टर से संबंधित होने की क्या संभावना है? क्लस्टरिंग को मिश्रण मॉडल पर बेयसियन अनुमान के रूप में तैयार करके, यह विधि स्वाभाविक रूप से अनिश्चितता को मापती है — दो क्लस्टर के बीच स्थित एक अवलोकन को एक में हार्ड-असाइन किए जाने के बजाय दोनों के लिए लगभग समान संभावना मिलती है — और डेटा को यह सूचित करने की अनुमति देती है कि कितने क्लस्टर सबसे अधिक प्रशंसनीय हैं।
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स्रोत
- Fraley, C. & Raftery, A. E. (2002). Model-based clustering, discriminant analysis, and density estimation. Journal of the American Statistical Association, 97(458), 611–631. DOI: 10.1198/016214502760047131 ↗
- Lau, J. W. & Green, P. J. (2007). Bayesian model-based clustering procedures. Journal of Computational and Graphical Statistics, 16(3), 526–558. DOI: 10.1198/106186007X238855 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Cluster Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/statistics/bayesian-cluster-analysis
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