Detta dokument presenterar en ny algoritm, baserad på den beroende Dirichlet process blandningsmodell (DDPMM), för klusterering parti-sekvensdata som innehåller ett okänt antal framväxande kluster. Algoritmen härleds genom en aymptotisk analys av Gibbs samplingsalgoritm för DDPMM, och ger en hård klustring med konvergensgarantier liknande dem för k-meansalgoritmen. Empiriska resultat från ett syntetiskt test med rörliga Gaussian kluster och ett test med verkliga ADS-B flygplan bana data visar att algoritmen kräver storleksordningar mindre beräkningstid än samtida probabilistiska och hårda kluster algoritmer, samtidigt ger högre noggrannhet på de undersökta datauppsättningar.
Till exempel har REF använt en beroende Dirichlet process blandningsmodell för klusterbildning av segmenten och en Gaussian process för modellering av data inom segmenten.
Dynamic Clustering via Asymptotics of the Dependent Dirichlet Process Mixture
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}