基于多元正态逆高斯分布混合的贝叶斯方法用于倾斜数据聚类
统计计算
2020-05-07 v1
摘要
非高斯混合模型在基于混合模型的聚类中正受到越来越多的关注，尤其是在处理呈现偏斜和重尾等特征的数据时。此处给出这样一种基于多元正态逆高斯(MNIG)分布的混合分布。对于混合模型的参数估计，采用经由 Gibbs 采样器的贝叶斯方法；为此，提供了一种模拟一元广义逆高斯随机变量和矩阵广义逆高斯随机矩阵的新方法。所提算法将应用于模拟数据和真实数据。通过模拟研究和真实数据分析，我们展示了参数恢复情况，并且我们的方法相较于其他聚类方法提供了有竞争力的聚类结果。
引用
@article{arxiv.2005.02585,
title = {A Bayesian approach for clustering skewed data using mixtures of multivariate normal-inverse Gaussian distributions},
author = {Yuan Fang and Dimitris Karlis and Sanjeena Subedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.02585},
year = {2020}
}
备注
40 pages, 7 figures