Nieparametryczna analiza bayesowska w R.

Szukam dobrego samouczka na temat grupowania danych przy Rużyciu hierarchicznego procesu dirichleta (HDP) (jednej z najnowszych i popularnych nieparametrycznych metod bayesowskich).

Istnieje DPpackage(IMHO, najbardziej wszechstronny ze wszystkich dostępnych) w Rnieparametrycznej analizie bayesowskiej. Ale nie jestem w stanie zrozumieć przykładów podanych w R Newsinstrukcji obsługi pakietu lub wystarczająco dobrze, aby zakodować HDP.

Każda pomoc lub wskaźnik jest mile widziany.

Implementacja HDP dla C ++ do modelowania tematów jest dostępna tutaj (spójrz na dół, aby uzyskać kod C ++)

Oto kilka zasobów online, które uznałem za interesujące bez wchodzenia w szczegóły (i nie jestem specjalistą w tym temacie):

• Hierarchical Dirichlet Processes , Teh i in. (2005)
• Dirichlet Procesy Delikatny samouczek , El-Arini (2008)
• Bayesian Nonparametrics, autor: Rosasco (2010)
• Nieparametryczne metody bayesowskie , autor: Ghahramani (2005)

Ostateczne odniesienie wydaje się być

N. Hjort, C. Holmes, P. Müller i S. Walker, redaktorzy. Bayesian Nonparametrics . Numer 28 w serii Cambridge w matematyce statystycznej i probabilistycznej. Cambridge University Press, 2010.

Jeśli chodzi o R, wydaje się, że istnieje kilka innych pakietów, które warto zbadać, jeśli pakiet DP nie odpowiada twoim potrzebom, np. Dpmixsim , BHC lub mbsc znalezione na Rseek.org .

Te dwa łącza zawierają przykłady kodu R (i C) implementacji normalnej mieszaniny DP:

• http://ice.uchicago.edu/2008_presentations/Rossi/density_estimation_with_DP_priors.ppt
• http://www.duke.edu/~neelo003/r/DP02.r

Znaleziono inną referencję. Rozdział 15 zawiera kod DP winbugs:

• http://www.ics.uci.edu/~wjohnson/BIDA/BIDABook.html