k-means法 と x-means法 と BSI (ベイズ情報量規準)

この記事はただのリンクまとめです．

k-means法

• クラスタ数(k)を固定してクラスタリングを行う．

クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ

x-means法

• k=2によるクラスタリングを再帰的に行う．
• ベイズ情報量規準(BSI: Bayesian information criterion)が閾値を下回るまで試行する*1．

BSI

L:尤度関数
n:標本の大きさ，観測の数
k:母数，独立変数の数
Ã™ã‚¤ã‚ºæƒ…å ±é‡è¦æº– - Wikipedia
Bayesian information criterion - Wikipedia, the free encyclopedia*2
Use of the BIC for Selection of the Number of Sources
BICとは - はてなキーワード

• k=log(n) のとき BIC
• K=2 のとき AIC (Akaike Information Criterion)
  • ȵ¤æ± æƒ…å ±é‡è¦æº– - Wikipedia

*1:この記事を書いたきっかけは，卒業研究生の中間発表で出てきたこの「BSI」の定義がわからなかったことです．

*2:同じ用語であっても英語版wikiの方が情報が豊富なのか．当然ですね．