Nichtparametrische Bayes'sche Analyse in R


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Ich bin auf der Suche nach einem guten Tutorial zum Clustering von Daten Rmithilfe des hierarchischen Dirichlet-Prozesses (HDP) (eine der neuesten und beliebtesten nichtparametrischen Bayes-Methoden).

Für die nichtparametrische Bayes'sche Analyse gibt es DPpackage(IMHO, die umfassendste aller verfügbaren) R. Aber ich kann die Beispiele im R Newsoder im Referenzhandbuch der Verpackung nicht gut genug verstehen , um HDP zu codieren.

Jede Hilfe oder Hinweis ist willkommen.

Eine C ++ - Implementierung von HDP für die Themenmodellierung finden Sie hier (C ++ - Code finden Sie unten).

Antworten:


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Hier sind einige Online-Ressourcen, die ich interessant fand, ohne ins Detail zu gehen (und ich bin kein Spezialist für dieses Thema):

Die endgültige Referenz scheint zu sein

Herausgeber sind N. Hjort, C. Holmes, P. Müller und S. Walker. Bayesian Nonparametrics . Nummer 28 in der Cambridge-Reihe für statistische und probabilistische Mathematik. Cambridge University Press, 2010.

In Bezug auf R scheint es einige andere Pakete zu geben, die es wert sind, untersucht zu werden, wenn das DP-Paket nicht Ihren Anforderungen entspricht, z. B. dpmixsim , BHC oder mbsc, die auf Rseek.org zu finden sind .


Vielen Dank. Eigentlich brauchte ich nur Zeiger für das R-Paket. Ich bedanke mich für Ihre Hilfsbereitschaft! Das Buch ist übrigens großartig.
Suncoolsu

Allerdings werde ich warten , dass jemand mich zu einem R - Paket zu zeigen oder das zeigt , Tutorial , wie HDP basierte Modellierung in R. zu tun
suncoolsu

@suncoolsu Ich habe diese Pakete nie ausprobiert. Mein Beitrag ist also nur ein bisschen googeln (weil ich an HDP in der Zukunft interessiert bin, aber momentan keine Zeit habe - das ist der Grund, warum ich meine Antwort CW gemacht habe). Ich vermute, dass jemand, der an diese Methoden gewöhnt ist, aufschlussreiche Bemerkungen liefert.
Chl

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