Diskreta blandningsmodeller används rutinmässigt för densitetsuppskattning och klusterbildning. Samtidigt som man drar slutsatser om de klusterspecifika parametrarna stöter de nuvarande frekventistiska och bayesiska metoderna ofta på problem när kluster placeras för nära varandra för att vara vetenskapligt meningsfulla. Nuvarande Bayesian praxis genererar komponentspecifika parametrar oberoende av en gemensam tidigare, som tenderar att gynna liknande komponenter och ofta leder till betydande sannolikhet tilldelas redundanta komponenter som inte behövs för att passa data. Som ett alternativ föreslår vi att man skapar komponenter från en motbjudande process, vilket leder till färre, bättre åtskilda och mer uttolkbara kluster. Vi karakteriserar denna motbjudande tidigare teoretiskt och föreslår en Markov kedja Monte Carlo provtagningsalgoritm för bakre beräkning. Metoderna illustreras med hjälp av simulerade data samt verkliga datauppsättningar.
I REF föreslog Petralia och Rao en motbjudande blandning som straffbelägger överflödiga komponenter.
Repulsive Mixtures
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}