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Erschienen in:
Comparison of One-Level and Two-Level Consensuses Satisfying the 2-Optimality Criterion Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Hierarchical Clustering through Bayesian Inference

verfasst von : Michal Spytkowski, Halina Kwasnicka

Erschienen in: Computational Collective Intelligence. Technologies and Applications

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Inheritance, Retention, Variance Hierarchical Clustering

, based on

Tree-Structured Stick Breaking for Hierarchical Data

method which uses nested stick-breaking processes to allow for trees of unbounded width and depth, is proposed. The stress is put on the three requirements, the important one is that groups located lower in the hierarchy are more specific. The paper contains description of the method and experimental comparison of both methods.

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Metadaten
Titel
Hierarchical Clustering through Bayesian Inference
verfasst von
Michal Spytkowski
Halina Kwasnicka
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Computational Collective Intelligence. Technologies and Applications

Print ISBN: 978-3-642-34629-3

Electronic ISBN: 978-3-642-34630-9

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-34630-9_53