Modellizzazione per miscele
La modellizzazione per miscele assume che una popolazione sia composta da K sottopopolazioni non osservate, ciascuna descritta dalla propria distribuzione di probabilità. I dati osservati sono trattati come estrazioni da una combinazione pesata di queste distribuzioni componenti. Fornisce un'alternativa basata su modello e principiale al clustering ad hoc e supporta il confronto formale di soluzioni con un diverso numero di componenti.
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Fonti
- McLachlan, G. J. & Peel, D. (2000). Finite Mixture Models. Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471006268
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Finite Mixture Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/mixture-modeling
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- Modellizzazione di Equazioni StrutturaliStatistica per la ricerca↔ compare
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