Работа с моделью

Монодип Мукерджи

Следовать

--

Слушать

Делиться

Автор: Лука Срукка, Мохаммед Сакр, Сонсолес Лопес-Пернас, Киф Мерфи

Аннотация: Гетерогенность стала горячей темой в современной образовательной литературе. Было озвучено несколько призывов принять методы, которые фиксируют различные модели или подгруппы в поведении или функционировании учащихся. Если предположить, что существует усредненная модель, которая представляет всю совокупность учащихся, необходимо, чтобы измеряемая конструкция имела один и тот же причинный механизм, одну и ту же модель развития и влияла на учащихся совершенно одинаковым образом. Используя личностно-ориентированный метод (модель конечной гауссовой смеси или анализ скрытого профиля), в настоящем руководстве показано, как выявить неоднородность в данных взаимодействия путем выявления трех скрытых или ненаблюдаемых кластеров. В этой главе представлено введение в кластеризацию на основе моделей, которое включает принципы методов, руководство по выбору количества кластеров, оценке результатов кластеризации, а также подробное руководство с кодом и реальным набором данных. В обсуждении подробно рассматривается интерпретация результатов, преимущества кластеризации на основе моделей, а также ее сравнение с другими методами.

2. Обзор кластеризации на основе байесовской модели (arXiv)

Автор: Клара Грациан

Аннотация: Кластеризация является важной задачей во многих областях знаний: медицине и эпидемиологии, геномике, науках об окружающей среде, экономике, визуальных науках и других. Методологии получения выводов о количестве кластеров часто оказываются непоследовательными, а введение структуры зависимости между кластерами влечет за собой дополнительные трудности в процессе оценки. В байесовском подходе кластеризация выполняется путем рассмотрения неизвестного раздела как случайного объекта и определения для него априорного распределения. Это априорное распределение может быть вызвано моделями наблюдений или непосредственно определено для разделения. Однако несколько недавних результатов показали трудности с последовательной оценкой количества кластеров и, следовательно, разделения. Сама проблема суммирования апостериорного распределения на перегородке остается открытой, учитывая большую размерность перегородки. Целью данной работы является обзор доступных в литературе байесовских подходов для выполнения кластеризации, представление преимуществ и недостатков каждого из них, чтобы предложить будущие направления исследований.