Estimation of Allocation Rates in a Cluster Analysis Context
聚类分析中正确分配率的估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦混合模型聚类与分类表现评估，未明确涉及所列计量领域的具体问题。
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聚类分析中正确分配率的估计
- 研究问题
- 在给定混合总体数量的聚类问题中，如何估计各总体及整体的正确分配率，以评估不可直接观察的分类表现？
- 方法与思路
- 作者依据混合模型似然估计成员后验概率，通过对最大后验概率的函数求平均估计分配率，并研究bootstrap偏差校正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，三个真实数据集与模拟显示，所提估计通常能提供有用的分配率信息，bootstrap校正结果也较为积极。
- 阅读关注点
- 应核对总体数已知的作用、分配率估计公式、拟合误差如何影响评估，以及bootstrap校正与比较方法的具体设置。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未提供数据细节、偏差数值或失效情形，不能认定校正普遍有效。
原文摘要
A sample of multivariate observations is assumed to be drawn from a mixture of a given number of underlying populations. The mixture likelihood approach to clustering is used to allocate each individual in the sample to its population of origin on the basis of the estimated posterior probabilities of population membership. Estimation of the correct allocation rate is considered for individual populations as well as for the overall mixture by averaging functions of the maximum of these posterior probabilities. The estimates of the correct allocation rates provide a means of assessing the performance of the mixture approach to clustering. The bootstrap technique is investigated for its effectiveness in reducing the bias of the estimates so obtained. Results are reported for three real data sets and a simulation study. It is demonstrated that the proposed estimates generally provide useful information on the unobservable allocation rates of the mixture approach. Encouraging results are obtained for the bootstrap method of bias correction applied to the estimates of the individual and overall allocation rates.