一种用于函数型聚类的 enriched 狄利克雷混合模型
统计方法学
2019-07-05 v1 应用统计
摘要
关于用于聚类函数型观测的贝叶斯非参数模型的文献日益丰富。然而，近期大多数提议依赖于无限维刻画，可能导致过于复杂的聚类解。此外，尽管关于函数形状的先验知识通常可得，但其实际利用可能是一项困难的建模任务。受电子商务中一个应用的启发，我们提出了一种新颖的用于函数型数据的 enriched 狄利克雷混合模型。我们的提议在约束模型复杂度的同时容纳了函数型约束的引入。为阐明潜在的划分机制，我们通过 Pólya urn 格式刻画先验过程。与现有方法相比，这些特性带来了一种极具可解释性的聚类方法。为克服计算瓶颈，我们采用变分贝叶斯近似以进行易处理的后验推断。
引用
@article{arxiv.1907.02493,
title = {An enriched mixture model for functional clustering},
author = {Tommaso Rigon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.02493},
year = {2019}
}