बायेसियन पदानुक्रमित क्लस्टरिंग (BHC)
बायेसियन पदानुक्रमित क्लस्टरिंग एक संभाव्य समूहीकरण एल्गोरिथम है जो प्रत्येक चरण में बायेसियन मॉडल तुलना का उपयोग करके नेस्टेड क्लस्टर विलय के एक वृक्ष का निर्माण करता है। ज्यामितीय लिंकेज मानदंड को न्यूनतम करने के बजाय, यह प्रत्येक उम्मीदवार विलय का मूल्यांकन करता है कि क्या दो क्लस्टर से डेटा को एक एकल संयुक्त मॉडल द्वारा बेहतर ढंग से समझाया गया है या दो अलग-अलग मॉडल द्वारा, एक सांख्यिकीय रूप से सिद्धांतिक डेंड्रोग्राम उत्पन्न करता है।
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स्रोत
- Heller, K. A. & Ghahramani, Z. (2005). Bayesian hierarchical clustering. In Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning (ICML 2005), pp. 297–304. ACM. DOI: 10.1145/1102351.1102389 ↗
- Murtagh, F. & Legendre, P. (2014). Ward's hierarchical agglomerative clustering method: which algorithms implement Ward's criterion? Journal of Classification, 31(3), 274–295. DOI: 10.1007/s00357-014-9161-z ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Hierarchical Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/statistics/bayesian-hierarchical-clustering
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