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贝叶斯稳健单纯混合模型:用于聚类具有噪声、异常值和缺失值的实值数据的 MatLab 对象-matlab开发
贝叶斯稳健单纯混合模型:用于聚类具有噪声、异常值和缺失值的实值数据的 MatLab 对象-matlab开发
上传者:
38702945
|
上传时间: 2022-08-29 15:26:31
|
文件大小: 19KB
|
文件类型: ZIP
matlab
BRSMM 类实现了用于模拟和估计有限简单混合模型参数的算法。 简单模型,例如潜在狄利克雷分配 (LDA) 模型,通常用于基于文本的信息检索,例如,根据单词统计为语料库中的每个文档指定主题时。 BRSMM 类是 LDA 对连续数据的扩展。 它专为包含异常值和/或缺失值的数据而设计。 BRSMM 对象将每个主题建模为具有特定主题参数的重尾分布的混合。 根据贝叶斯范式,参数配备了共轭先验分布。 该模型还包含表示数据中缺失值和数据质量的隐藏变量。 参数和隐藏变量的后验分布通过近似变分推理算法进行估计。 此提交包括一个测试函数,该函数生成一组合成数据并从这些数据中学习模型。 测试函数还绘制根据模型聚类的数据,以及每次迭代后数据的边际对数似然的变分下界。 如果您发现此提交对您的研究/工作有用,请引用我的 MathWorks 社区资料。 如果您有任何技术或应用相关问题,请随时直接与我联系。
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