Clustering

距離による分割とグラフのコミュニティを比較し、発見した集団を状態と呼ぶための根拠を考える。

K-meansは実はGMMの極端なケースであり、GMMはEMアルゴリズムの代表的な応用である。三つがどのように一つのフレームワークで繋がるのか、そして情報幾何学がこの関係をどう説明するのかを直感的に解説する。