Latent structureMultivariate analysis
ベイズ階層的クラスタリング (BHC)
ベイズ階層的クラスタリングは、各ステップでベイズモデル比較を用いて入れ子状のクラスタ結合ツリーを構築する確率的凝集型アルゴリズムである。幾何学的連結基準を最小化する代わりに、2つのクラスタのデータが単一の結合モデルによってより良く説明されるか、あるいは2つの別個のモデルによってより良く説明されるかを各候補結合で評価し、統計的に原理に基づいたデンドログラムを生成する。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Hierarchical Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/bayesian-hierarchical-clustering
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- クラスター分析統計学↔ compare
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