Dirichlet Process Mixture Model
The Dirichlet Process Mixture Model (DPMM) is a nonparametric Bayesian clustering method introduced through Ferguson's (1973) Dirichlet process prior that places a probability distribution over distributions. Unlike finite mixture models, the DPMM does not require the analyst to specify the number of clusters in advance; instead it infers the number of components from the data, allowing an effectively unbounded mixture that grows as more observations arrive.
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
- Ferguson, T. S. (1973). A Bayesian analysis of some nonparametric problems. The Annals of Statistics, 1(2), 209–230. · DOI 10.1214/aos/1176342360
- Neal, R. M. (2000). Markov chain sampling methods for Dirichlet process mixture models. Journal of Computational and Graphical Statistics, 9(2), 249–265. · DOI 10.1080/10618600.2000.10474879
- Hjort, N. L., Holmes, C., Müller, P., & Walker, S. G. (Eds.) (2010). Bayesian Nonparametrics. Cambridge University Press. · ISBN 978-0-521-51346-3
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.