Latent structureMultivariate analysis
베이지안 K-평균 군집화
베이지안 K-평균 군집화는 군집 중심점과 혼합 비율에 사전 분포를 설정함으로써 고전적인 K-평균 알고리즘을 확장합니다. 이 확률적 프레임워크는 군집 할당에 대한 불확실성 추정치를 제공하고, 군집 수에 대한 원칙적인 모델 선택을 허용하며, 특히 데이터가 부족하거나 고차원일 때 중심점 추정을 정규화합니다.
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출처
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian K-means Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/bayesian-k-means-clustering
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