通过最小化混合熵准则的自适应聚类
统计理论
2022-03-23 v1 统计方法学
机器学习
统计理论
摘要
我们提出一种聚类方法，并对自1990年代以来应用于统计文献中遇到的一个现象提供理论分析与解释。该现象是使用源自著名EM算法的聚类方法时阶的自然适应性。我们定义一个新的统计量，即相对熵阶，它表示目标分布中团块的数目。我们特别证明了该相对熵阶的经验版本是一致的。我们的方法易于实现且具有很高的应用潜力。这项工作的前景是算法与理论方面的，并可能自然扩展到诸如依赖或多维数据等各种情形。
引用
@article{arxiv.2203.11517,
title = {Adaptative clustering by minimization of the mixing entropy criterion},
author = {Thierry Dumont},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.11517},
year = {2022}
}