Abstract Archetypal analys representerar en uppsättning observationer som konvexa kombinationer av rena mönster, eller arketyper. Den ursprungliga geometriska formuleringen av att hitta arketyper genom att approximera det konvexa skrovet i observationerna förutsätter att de är realvärderade. Detta är tyvärr inte förenligt med många praktiska situationer. I detta papper vi recenserar arketypisk analys från de grundläggande principerna, och föreslår en probabilistisk ram som rymmer andra observationstyper såsom heltal, binära, och sannolikhet vektorer. Vi bekräftar den föreslagna metoden med övertygande verkliga tillämpningar för att hitta arketypiska fotbollsspelare baserat på prestandadata, arketypiska vinterturister baserat på binära undersökningsdata, arketypiska katastrofdrabbade länder baserade på katastrofdata, och dokument arketyper baserade på termfrekvensdata. Vi presenterar också ett lämpligt visualiseringsverktyg för att sammanfatta arketypisk analyslösning bättre.
En probabilistisk version av arketypisk analys introducerades av REF, lyfta begränsningen av arketypisk analys till verkligt värderade data och istället tillåta andra observationstyper såsom heltal, binära, och sannolikhet vektorer som ingång.
Probabilistic archetypal analysis
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}