Clustering K-means Bayesiano
Il clustering K-means bayesiano estende l'algoritmo K-means classico ponendo distribuzioni a priori sui centroidi dei cluster e sulle proporzioni di miscelazione. Questo quadro probabilistico fornisce stime di incertezza per le assegnazioni ai cluster, consente una selezione del modello basata su principi per il numero di cluster e regolarizza la stima dei centroidi, particolarmente prezioso quando i dati sono scarsi o ad alta dimensionalità.
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Fonti
- 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
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian K-means Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/bayesian-k-means-clustering
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