Clustering gerarchico bayesiano (BHC)
Il clustering gerarchico bayesiano è un algoritmo probabilistico agglomerativo che costruisce un albero di unioni nidificate di cluster utilizzando il confronto di modelli bayesiani ad ogni passo. Invece di minimizzare un criterio geometrico di linkage, valuta ad ogni unione candidata se i dati provenienti da due cluster sono meglio spiegati da un singolo modello combinato o da due modelli separati, producendo un dendrogramma statisticamente fondato.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Hierarchical Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/bayesian-hierarchical-clustering
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