Vi visar hur man tillämpar den effektiva Bayesian förändringspunkt detektion tekniker av Fearnhead i multivariat inställning. Vi modellerar den gemensamma densiteten av vektorvärderade observationer med oriktade Gaussiska grafiska modeller, vars struktur vi uppskattar. Vi visar hur vi exakt kan beräkna MAP-segmenteringen, samt hur vi kan ta perfekta prover från de bakre över segmenteringar, samtidigt som vi redovisar osäkerhet om antalet och placeringen av förändringspunkter, samt osäkerhet om kovariansstrukturen. Vi illustrerar tekniken genom att tillämpa den på finansiella data och att bi spårningsdata.
I REF infördes en korrelationsstruktur av vektorvärderade observationer baserade på glesa Gaussiska grafiska modeller.
Modeling changing dependency structure in multivariate time series
{'venue': "ICML '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}