混合ガウス分布モデルのクラスタをk平均法とEMアルゴリズムと変分ベイズでそれぞれ推定 - 西尾泰和のはてなダイアリー「クラスタは球状だ」と想定しているk平均法が苦労するように、細長くて交差したクラスタのデータを使った。また変分ベイズの「クラスタの個数を自動調整する」というメリットを確認するために、クラスタの個数は2, 4, 8個で行った。EMアルゴリズムと変分ベイズでは、k平均法ができていない「長細いクラスタだ」という推定ができている。またEMアルゴリズムではクラスタの個数は人間が与えないといけないが変分ベイズでは自動調整されている。ただし、自動調整に失敗することも結構あるので「何回か実行して一番良かったものを取る」というアプローチが必要だろうな。変分ベイズの8クラスタでの実験は10回やって一番良かったものを取っている。4クラスタの実験は6回。それぞれ初期状態から20ステップの学習過程を動画にしている。 k平均法 k平均法では細長いクラスタを見つけられないのでこれが限界 4クラスタの例。クラスタの個数を
