Abstrakt. I dokumentet beskrivs och tillämpas ett helt Bayesianskt tillvägagångssätt för mjuk klustring och klassificering med hjälp av blandade medlemsmodeller. Vår modellstruktur har antaganden på fyra nivåer: population, subjekt, latent variabel och provtagningsschema. Antaganden på befolkningsnivå beskriver den allmänna befolkningsstrukturen som är gemensam för alla ämnen. Antaganden på ämnesnivå anger fördelningen av observerbara svar med hänsyn till individuella medlemspoäng. Medlemskap poäng är vanligtvis okända och därför kan vi också se dem som latenta variabler, behandla dem som antingen fasta eller slumpmässiga i modellen. Slutligen anger den sista nivån av antaganden antalet skilda observerade egenskaper och antalet repliker för varje egenskap. Vi illustrerar flexibiliteten och nyttan av den allmänna modellen genom två tillämpningar med hjälp av data från (i) National Long Term Care Survey där vi utforskar typer av funktionshinder; (ii) semantiska nedbrytningar av abstracts och bibliografier från artiklar publicerade i The Proceedures of the National Academy of Sciences. I den första applikationen använder vi en Monte Carlo Markov chain implementation för provtagning från den bakre distributionen. I den andra ansökan, på grund av storleken och komplexiteten i databasen, använder vi en variationsmässig approximation till den bakre. Vi inkluderar även en guide till andra ansökningar om modellering av blandat medlemskap.
I dokumentet tillämpas den bayesiska metoden för klassificerings- och klusterbildning med hjälp av en modell baserad på antaganden som population, ämne, latent variabel och provtagningsschema.
Bayesian mixed membership models for soft clustering and classification
{'venue': 'Classification—The Ubiquitous Challenge', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}