ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリングの直感的理解（前編） - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo

このブログは、株式会社フィックスターズのエンジニアが、あらゆるテーマについて自由に書いているブログです。 特徴空間上に分布した $n$個のパターン $x_1, x_2, …, x_n$ を、いくつかの塊に分割することを考えます。いくつの塊 (クラスタ) に分割すべきなのか？は分かっていません。このような状況でパターンを適切にクラスタに分割する方法、即ちクラスタリングについて考えます。 ここでは、ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリングについて考えてみます。ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリングは、事前にクラスタがいくつあるか知らなくても、適切に分割できる優れた方法です。k-means 法などでは、あらかじめクラスタがいくつなのか、指定する必要があります。ただ、ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリングは、全体像を捉えるのが難しいです。そこで、この記事では細部を適当に省略しつつ、