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In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, der die amortisierte Posterior-Schätzung mittels Normalizing Flows ermöglicht. Durch die Kombination von Likelihood-Weighted Importance Sampling mit diesen Flows können theoretische Parameter in hochdimensionalen Inverse-Problemen effizient ermittelt werden – und das ohne die Notwendigkeit, zuvor Posterior‑Samples zu generieren.

In der Clusteranalyse von realen Datensätzen sind kategoriale Attribute allgegenwärtig. Anders als numerische Werte, für die der euklidische Abstand definiert ist, fehlt bei kategorialen Attributen eine klare Beziehung zwischen den möglichen Kategorien. Das erschwert die Entdeckung kompakter Cluster.