프레임워크 와 본질적 으로 호환 되므로 최적 의 구성 요소 수 를 통계적으로 근거하여 거의 자동화된 방식으로 선택할 수 있다는 점 입니다 . 완전 베이지안 클러스터링 33 , 34 접근법에는 베이지안 추론에 기반한 디리클레 프로세스 GMM(DPGMM)이 포함됩니다(예: Gorur 및 Edward Rasmussen 35 참조).원칙적으로 이러한 방법들은 클러스터 수를 확률 변수로 취급함으로써 수동 모델 선택의 필요성을 없애줍니다. 그러나 실제로는 이러한 방법들이 계산 비용이 많이 들고, 사전 분포 설정에 민감하며, 잡음이 많고 점유율이 낮은 영역을 과도하게 분할하는 경향이 있습니다. 이러한 한계는 특히 광자 제한 SMS 데이터에서 문제가 되는데, 이 경우 확산 배경 변동이 물리적으로 의미 있는 상태로 잘못 승격될 수 있기 때문입니다. 베이지안 공분산 추정은 소규모 샘플에서 더 안정적일 수 있지만, 본질적으로 사전 분포에 편향되어 있으며 수많은 마이크로 클러스터를 생성하여 해석 가능성과 재현성을 저해할 수 있습니다.
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