Dirichlet Process (DP) blandning modeller är lovande kandidater för kluster ansökningar där antalet kluster är okänd a priori. På grund av beräkningsöverväganden är dessa modeller tyvärr olämpliga för storskaliga datagruvor. Vi föreslår en klass av deterministiska accelererade DP blandningsmodeller som rutinmässigt kan hantera miljontals data-fall. Hastigheten uppnås genom att införliva kd-träd i en variationsrik Bayesian algoritm för DP blandningar i stick-brytande representation, liknande den för Blei och Jordanien (2005). Vår algoritm skiljer sig åt i användningen av kd-träd och i sättet vi hanterar trunkering: vi antar bara att variationsfördelningen är fast på deras föregångare efter en viss nivå. Experiment visar att speedups i förhållande till den vanliga variationsalgoritmen kan vara betydande.
Den variationsalgoritmen kan accelereras för högre-dimensionella data med hjälp av en kd-tree REF.
Accelerated variational dirichlet process mixtures
{'venue': 'In NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}