การจัดกลุ่ม K-means แบบเบย์

การจัดกลุ่ม K-means แบบเบย์ (Bayesian K-means clustering) เป็นการขยายอัลกอริทึม K-means แบบดั้งเดิม โดยการกำหนดการแจกแจงแบบก่อนหน้า (prior distributions) ให้กับจุดศูนย์กลางกลุ่ม (cluster centroids) และสัดส่วนการผสม (mixing proportions) กรอบงานเชิงความน่าจะเป็นนี้ให้ค่าประมาณความไม่แน่นอนสำหรับการกำหนดกลุ่ม ช่วยให้สามารถเลือกแบบจำลองสำหรับจำนวนกลุ่มได้อย่างมีหลักการ และปรับประมาณค่าจุดศูนย์กลาง — ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อข้อมูลมีน้อยหรือมีมิติสูง