Abstrakt. Samkluster har utvecklats som en viktig teknik för gruvdatamatriser. Men nästan alla befintliga coclustering algoritmer är hård partitionering, tilldela varje rad och kolumn i datamatrisen till en kluster. Nyligen har en Bayesian co-clustering strategi föreslagits som tillåter en sannolikhetsfördelning medlemskap i rad-och kolumnkluster. I metoden används olika slutsatser för parameteruppskattning. I detta arbete, vi modifierar Bayesian co-klustering modell, och använda kollapsade Gibbs provtagning och kollapsade variationell slutsats för parameteruppskattning. Vår empiriska utvärdering av verkliga dataset visar att både kollapsade Gibbs provtagning och kollapsade variationsinferens kan hitta mer exakta sannolikhetsuppskattningar än standard variations Bayesian co-clustering metod.
I REF utvecklade författarna en kollapsad Gibbs provtagning och en kollapsad variantalgoritm för Bayesian för att utföra slutledning.
Latent Dirichlet Bayesian co-clustering
{'venue': 'In Proceedings of the European Conference on Machine Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}