Bayesian feature and model selection for Gaussian mixture models
Φόρτωση...
Ημερομηνία
Συγγραφείς
Constantinopoulos, C.
Titsias, M. K.
Likas, A.
Τίτλος Εφημερίδας
Περιοδικό ISSN
Τίτλος τόμου
Εκδότης
Περίληψη
Τύπος
Είδος δημοσίευσης σε συνέδριο
Είδος περιοδικού
peer reviewed
Είδος εκπαιδευτικού υλικού
Όνομα συνεδρίου
Όνομα περιοδικού
Ieee Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Όνομα βιβλίου
Σειρά βιβλίου
Έκδοση βιβλίου
Συμπληρωματικός/δευτερεύων τίτλος
Περιγραφή
We present a Bayesian method for mixture model training that simultaneously treats the feature selection and the model selection problem. The method is based on the integration of a mixture model formulation that takes into account the saliency of the features and a Bayesian approach to mixture learning that can be used to estimate the number of mixture components. The proposed learning algorithm follows the variational framework and can simultaneously optimize over the number of components, the saliency of the features, and the parameters of the mixture model. Experimental results using high- dimensional artificial and real data illustrate the effectiveness of the method.
Περιγραφή
Λέξεις-κλειδιά
mixture models, feature selection, model selection, bayesian approach, variational training
Θεματική κατηγορία
Παραπομπή
Σύνδεσμος
Γλώσσα
en
Εκδίδον τμήμα/τομέας
Όνομα επιβλέποντος
Εξεταστική επιτροπή
Γενική Περιγραφή / Σχόλια
Ίδρυμα και Σχολή/Τμήμα του υποβάλλοντος
Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων. Σχολή Θετικών Επιστημών. Τμήμα Μηχανικών Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορικής