手法証拠記録
Bayesian K-means clustering
Bayesian K-means clustering extends the classical K-means algorithm by placing prior distributions over cluster centroids and mixing proportions. This probabilistic framework provides uncertainty estimates for cluster assignments, allows principled model selection for the number of clusters, and regularises centroid estimation — especially valuable when data are scarce or high-dimensional.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Bayesian K-means Clustering
分類的手法記録 · latent-structure / statistics
- 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. · URL
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. Chapter 9 (Mixture models and EM) and Chapter 10 (Approximate Inference). · ISBN 978-0387310732
キュレーションされた主張
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関連手法
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