論文の概要: PAM: Plaid Atoms Model for Bayesian Nonparametric Analysis of Grouped Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14954v1
• Date: Fri, 28 Apr 2023 16:18:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-01 13:33:28.501214
• Title: PAM: Plaid Atoms Model for Bayesian Nonparametric Analysis of Grouped Data
• Title（参考訳）: PAM:ベイズ非パラメトリックデータ解析のための格子原子モデル
• Authors: Dehua Bi and Yuan Ji
• Abstract要約: 格子原子モデル(PAM)は、各グループのクラスターの集合を推定する。 いくつかのクラスタは、他のグループと共有することも、グループによって一意に所有することもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.508597087508297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider dependent clustering of observations in groups. The proposed model, called the plaid atoms model (PAM), estimates a set of clusters for each group and allows some clusters to be either shared with other groups or uniquely possessed by the group. PAM is based on an extension to the well-known stick-breaking process by adding zero as a possible value for the cluster weights, resulting in a zero-augmented beta (ZAB) distribution in the model. As a result, ZAB allows some cluster weights to be exactly zero in multiple groups, thereby enabling shared and unique atoms across groups. We explore theoretical properties of PAM and show its connection to known Bayesian nonparametric models. We propose an efficient slice sampler for posterior inference. Minor extensions of the proposed model for multivariate or count data are presented. Simulation studies and applications using real-world datasets illustrate the model's desirable performance.
• Abstract（参考訳）: グループ内の観察のクラスタリングについて考察する。 提案されたモデルは格子状原子モデル (pam) と呼ばれ、各グループのクラスターの集合を推定し、いくつかのクラスターを他のグループと共有するか、グループによって一意に所有することができる。 PAMは、クラスタ重み付けの可能な値としてゼロを追加することで、よく知られたスティックブレーキングプロセスの拡張に基づいており、結果としてモデルにゼロ拡張ベータ(ZAB)の分布をもたらす。 その結果、ZABはいくつかのクラスター重みを複数の群で正確にゼロとし、グループ間で共有原子と一意原子を共有できる。 我々は、PAMの理論的性質を探求し、既知のベイズ非パラメトリックモデルとの関係を示す。 後方推論のための効率的なスライスサンプリング手法を提案する。 多変量またはカウントデータに対する提案モデルの拡張について述べる。 実世界のデータセットを用いたシミュレーション研究と応用は、モデルの望ましいパフォーマンスを示している。

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