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모든 데이터 세트에서 AIC와 BIC는 일반적으로 일관된 추세와 최소값을 보이는 반면, ICL은 중첩에 대한 페널티가 더 강하기 때문에 다소 다른 궤적을 따르는 경우가 많습니다. AIC와 BIC 간의 일치는 의미 있는 결과입니다. 이는 서로 다른 페널티 체계에서 일관성을 검증할 수 있게 해주고, 일치가 관찰될 경우 선택된 솔루션에 대한 신뢰도를 높여줍니다. 이러한 맥락에서 AIC와 BIC 간의 일치는 클러스터링 결과의 안정성을 뒷받침하며, 어느 한쪽을 불필요하게 만드는 것이 아닙니다. 또한 이 프로토콜은 부적합한 클러스터, 최적화되지 않은 샘플 준비로 인해 발생하는 클러스터, 노이즈에 가려진 작은 클러스터를 식별하고 제거하는 데 도움이 됩니다. BIC 및 관련 IC 점수의 비단조적 동작은 여러 개의 지역 최소값이 존재할 것으로 예상된다는 점을 더욱 강조합니다. 따라서 클러스터 선택은 단일 전역 최소값보다는 IC 추세와 클러스터 품질 지표를 종합적으로 고려하여 이루어져야 합니다. 통계적으로 정의된 다양한 클러스터가 추론된 스위칭 동역학에 미치는 영향을 탐구하는 후속 연구는 매우 유용할 것입니다.
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