Bayesian Hierarchical Clustering
Bayesian hierarchical clustering is a probabilistic agglomerative algorithm that builds a tree of nested cluster merges using Bayesian model comparison at each step. Rather than minimising a geometric linkage criterion, it evaluates at every candidate merge whether the data from two clusters are better explained by a single combined model or by two separate models, yielding a statistically principled dendrogram.
ระเบียนต้นฉบับ
การอ้างอิงถูกคัดลอกตามต้นฉบับจากระเบียนต้นฉบับของวิธีดำเนินการ ไม่มีการอ้างสิทธิ์ในระดับการตรวจสอบใด ๆ ที่อนุมานได้จากสิ่งเหล่านี้
- 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
ข้อเรียกร้องที่ดูแลจัดการ
ข้อเรียกร้องถูกจัดเก็บไว้ในบัญชีแยกประเภทหลักฐาน โดยแต่ละรายการมีชุดการประเมินของตนเอง
มุมมองนี้ไม่ได้สร้างการประเมินข้อเรียกร้องขึ้นมาเมื่อบัญชีแยกประเภทไม่มี
วิธีดำเนินการที่เกี่ยวข้อง
สร้างจากกราฟวิธีดำเนินการและแสดงเป็นความสัมพันธ์ที่แนะนำโดยเครื่องจักร — ไม่มีการอ้างสิทธิ์หลักฐานใด ๆ ที่อนุมานได้