O critério Minimum Message Length na estimação de modelos de mistura sobre dados mistos - Silvestre, Cláudia (2020)
Neste trabalho propomos uma nova variante do algoritmo Expectation-Maximization para agrupar dados mistos que simultaneamente estima o número de grupos. Recorremos aos modelos demistura finita, pressupondo que os dados categoriais são modeladospor distribuições multinomiais e os métricos por distribuições gaussianas. Para estimar o número de componentes de mistura baseamo-nos no critério Minimum Message Lenght. O desempenho do algoritmo proposto, designado por EM-MML-mix, é comparado com o de outros critérios usados frequentemente para a seleção de modelos de mistura. Desta análise comparativa, realizada sobre dados simulados e sobre um conjunto de dados reais provenientes do European Social Survey, salienta-se o reduzido tempo de computação para a obtenção da solução mediante a metodologia proposta.