非参数聚类形状的扭曲混合
摘要：混合高斯模型适用于单个曲线或重尾簇，将报告数据包含许多簇。为了产生更恰当的聚类，我们引入了一个模型，它将潜在的高斯混合物扭曲以产生非参数聚类形状。可能是低维的潜在混合模型，使我们能够总结描述数据的高维簇（或密度流形）的属性。流形的数量以及每个流形的形状和维度会自动推断出来。我们为这个模型推导了一个简单的推断方案，它在解析地整合混合参数和扭曲函数。我们展示了我们的模型对密度估计是有效的，比无限高斯混合模型更好地恢复真实的聚类数量，并产生高维数据集的可解释摘要。
作者：Tomoharu Iwata, David Duvenaud, Zoubin Ghahramani
论文ID：1206.1846
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2013-03-25