贝叶斯信息准则（BIC）是低还是高

Question

我对GMM中的BIC图和组件数量非常困惑。Python文档说越低越好，但是我在一些网站上看到正确数量的集群是本地maxima的第一个位置！！！在

有人能详细说明一下吗，Python是否使用了不同的等式，或者用减号乘以BIC分数方程？在

Answer 1

似乎不同来源的BIC定义发生了变化。以下是bic方法的源代码：

    def bic(self, X):
    . . . 
    return (-2 * self.score(X) * X.shape[0] +
            self._n_parameters() * np.log(X.shape[0]))

随着模型复杂度的增加，bic值增加，而随着可能性的增加，bic值降低。所以，越低越好。 此定义与related the wikipedia page上的公式相同。在

另外，我在维基百科页面上发现了这样一个注释，它可以解释为什么这个定义与你所期望的相去甚远：

NOTE: The AIC, AICc and BIC defined by Claeskens and Hjort (2008) is the negative of that defined in this article and in most other standard references.