O critério Minimum Message Length na estimação de modelos de mistura sobre dados mistos

• Main Author: Silvestre, Cláudia
• Publication Date: 2020
• Other Authors: Cardoso, Margarida G. M. S., Figueiredo, Mário A. T.
• Language: por
• Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Download full: http://hdl.handle.net/10400.21/12337
• topic: Classificação não supervisionada; Análise de agrupamento; Modelos de mistura finita; Dados mistos; MML - Minimum Message Lenght - criterion

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.