Eigenschaften - Clustering nach k-means ist Gauss‘sches Clustering (symmetrische Streuung)
- Aufteilung des Raumes: Voronoi Tesselation
- Mögliche Probleme:
- Clustering wird als Dichteschätzung betrachtet
- Anschreibbar wie Klassifikationsproblem:
- EM-Algorithmus (max. Likelihood):
Vorteile der GMM
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