¿Cuándo querría asignar probabilidades de cluster a los patrones en lugar de asignaciones duras a los clusters? ¿Puede alguien explicarlo?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Los casos prototípicos serían situaciones en las que hay buenas razones para creer que hay grupos, pero no hay una separación clara entre ellos. En casos así, la realidad es que habrá incertidumbre sobre la asignación de los clusters, por lo que lo ideal es utilizar un enfoque que refleje eso. Utilizando un modelo de mezcla gaussiana finita (tenga en cuenta que el algoritmo EM es sólo la forma de estimación el GMM, no es el modelo de agrupación en sí) es una forma de respetar ese hecho sobre su situación. (Por si sirve de algo, hay otras, como k-means difuso .)
Para algunos ejemplos concretos de situaciones como ésta, puede ser útil leer algunas de mis respuestas que han discutido / demostrado esto:
