Hierarkisk struktur är allestädes närvarande i data över många domäner. Det finns många hierarkiska klustermetoder, som ofta används av domänexperter, som strävar efter att upptäcka denna struktur. Men de flesta av dessa metoder begränsar upptäcktbara hierarkier till dem med binär förgrening struktur. Denna begränsning, även om det är praktiskt att beräkna, är ofta oönskad. I detta papper utforskar vi en Bayesian hierarkisk kluster algoritm som kan producera träd med godtycklig förgrening struktur vid varje nod, känd som rosträd. Vi tolkar dessa träd som blandningar över partitioner av en datamängd, och använder en beräkningseffektiv, girig agglomerativ algoritm för att hitta rosenträd som har hög marginal sannolikhet med tanke på data. Slutligen utför vi experiment som visar att rosträd är bättre modeller av data än de typiska binära träd som returneras av andra hierarkiska kluster algoritmer.
Det Bayesianska rosträdet i REF fokuserar på BHC med godtycklig förgreningsstruktur.
Bayesian Rose Trees
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}