In this paper a new method is proposed to identify a fuzzy partition of proximity matrices in "homogeneous" classes and, at the same time, within each of such classes a consensus partition of objects. The proposed model is estimated using an ECM type algorithm under the assumption that data are sampled from a mixture of multinormal density function.

In questo lavoro viene proposta una nuova metodologia per individuare una partizione sfocata di matrici di prossimità tra oggetti in classi "omogenee" e, contemporaneamente, identificare all'interno di ciascuna classe una partizione consenso degli oggetti. Il modello proposto viene stimato mediante un algoritmo di tipo ECM sotto l'ipotesi che i dati siano campionati da una mistura di densità multinormali.

A Mixture Model for Clustering Three-Way Proximity Data

BOCCI, Laura;VICARI, Donatella;VICHI, Maurizio
2002

Abstract

In questo lavoro viene proposta una nuova metodologia per individuare una partizione sfocata di matrici di prossimità tra oggetti in classi "omogenee" e, contemporaneamente, identificare all'interno di ciascuna classe una partizione consenso degli oggetti. Il modello proposto viene stimato mediante un algoritmo di tipo ECM sotto l'ipotesi che i dati siano campionati da una mistura di densità multinormali.
8871785894
In this paper a new method is proposed to identify a fuzzy partition of proximity matrices in "homogeneous" classes and, at the same time, within each of such classes a consensus partition of objects. The proposed model is estimated using an ECM type algorithm under the assumption that data are sampled from a mixture of multinormal density function.
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