On an Improvement of the Model-Based Clustering Method

• Authors: Witek, Ewa

Title variants

EN

O pewnej modyfikacji w metodzie taksonomii opartej na modelach mieszanych

Abstracts

PL

W artykule przedstawiona została modyfikacja metody taksonomii opartej na modelach mieszanych, w przypadku gdy niemożliwym staje się oszacowanie parametrów modelu za pomocą algorytmu EM. Gdy liczba obiektów przypisanych do klasy jest mniejsza niż liczba zmiennych opisujących te obiekty, niemożliwym staje się oszacowanie parametrów modelu. By uniknąć tej sytuacji estymatory największej wiarygodności zastępowane są estymatorami o największym prawdopodobieństwie a posteriori. Wybór modelu o najlepszej parametryzacji i stosownej liczbie klas dokonywany jest wówczas za pomocą zmodyfikowanej statystyki BIC.

EN

An improvement o f the model-based clustering (MBC) method in the case when EM algorithm fails as a result o f singularities is the basic aim o f this paper. Replacement o f the maximum likelihood (MLE) estimator by a maximum a posteriori (MAP) estimator, also found by the EM algorithm is proposed. Models with different number o f components are compared using a modified version o f BIC, where the likelihood is evaluated at the MAP instead o f MLE. A highly dispersed proper conjugate prior is shown to avoid singularities, but when these are not present it gives similar results to the standard method o f MBC.

Keywords

EN

Model-based clustering (MBC); Gaussian mixture models; EM algorithm; MLE; MAP; BIC; conjugate prior

• Publisher: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Journal: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Year: 2009
• Volume: 228

Dates

published

2009

Contributors

author

Witek, Ewa

other

ent. Department of Statistics, The Karol Adamiecki University of Economics, Katowice

Identifiers

URI

http://hdl.handle.net/11089/7116