Modellbaserad klusterbildning är ett populärt verktyg som är känt för sina probabilistiska grunder och sin flexibilitet. Högdimensionella data är dock numera allt vanligare och tyvärr visar klassiska modellbaserade klustertekniker ett nedslående beteende i högdimensionella utrymmen. Detta beror främst på att modellbaserade klustermetoder är dramatiskt överparametriserade i detta fall. Högdimensionella utrymmen har dock särskilda egenskaper som är användbara för klusterbildning och nya tekniker utnyttjar dessa egenskaper. Efter att ha erinrat om grunderna för modellbaserad klusterbildning, kommer denna artikel att granska dimensionsreduktion metoder, legalisering-baserade tekniker, parsimonious modellering, subrymd klustering metoder och klustering metoder baserade på variabelt urval. Befintliga programvaror för modellbaserad klusterbildning av högdimensionella data kommer också att ses över och deras praktiska användning kommer att illustreras på verkliga datamängder.
Se REF för en översyn av kluster av högdimensionella data.
Model-Based Clustering of High-Dimensional Data: A review
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}