基于Dirichlet过程的贝叶斯多维尺度聚类

摘要：

多维尺度分析的一个重要目的是对只给定不相似度量的目标聚类.贝叶斯混合模型的聚类分量先验个数可以是无限.应用无限高斯混合模型，基于Dirichlet过程的聚类思想，提出一种根据不相似度量的基于贝叶斯模型的聚类方法，并应用马尔可夫链蒙特卡罗估计贝叶斯多维尺度模型的参数.此方法由于避免了贝叶斯模型选择，所以既能同时生成低维主坐标和进行基于模型的聚类，也能同时估计聚类分量个数和分量参数.

关键词： 多维尺度分析 聚类分析 Dirichlet过程 无限混合模型

作者: 卿湘运 王行愚

作者单位: 华东理工大学信息科学与工程学院，上海 200237

会议类型: 国内会议

会议名称: 第27届中国控制会议

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 546-550

在线出版日期: 2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）