

● 이는 실제 집단 |
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이는 실제 집단 외에 점유율이 낮은 두 개의 가상 클러스터를 추가로 할당한 것으로, 사전 확률 설정에 대한 모델의 민감성을 보여줍니다. k- 평균 클러스터링의 경우, 그림 S4C 에 엘보 플롯이 나와 있으며 , 기울기 선을 사용하여 엘보를 식별했습니다. 이 경사 하강법을 기반으로 하면 세 개 또는 네 개의 클러스터가 타당한 해로 보이지만, 이러한 선택에 대한 클러스터링 결과( 그림 S4 D 및 S4E)는 실제 모집단을 복원하지 못하는 등 분명히 좋지 않습니다. 다섯 개의 클러스터를 명시적으로 지정하면( 그림 S4 F), k- 평균 알고리즘은 모든 모집단을 성공적으로 복원합니다. 그러나 이는 올바른 클러스터 개수에 대한 사전 지식을 필요로 하므로 객관적인 클러스터링 프레임워크에는 바람직하지 않습니다. 이러한 비교를 통해 DPGMM이 사전 설정에 얼마나 민감한지, 그리고 기본 모집단이 잘 정의되어 있더라도 k- 평균 알고리즘이 객관적으로 올바른 클러스터 개수를 선택하는 데 한계가 있음을 알 수 있습니다.
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