I detta papper presenterar vi en familj av modeller och lärande algoritmer som kan samtidigt anpassa och kluster uppsättningar av multidimensionella kurvor mätt på en diskret tid rutnät. Vårt tillvägagångssätt är baserat på en generativ blandningsmodell som möjliggör både lokala ickelinjära tidsförvrängningar och globala linjära förskjutningar av de observerade kurvorna i både tid och mätutrymmen i förhållande till medelkurvorna inom klustren. Den resulterande modellen kan ses som en form av Bayesian nätverk med en speciell temporal struktur. Förväntningsmaximeringsalgoritm (EM) används för att samtidigt återställa både kurvmodellerna för varje kluster, och de mest sannolika anpassningarna och klustermedlemskapet för varje kurv. Vi utvärderar metodiken på två verkliga datamängder, och visar att de Bayesianska nätverksmodellerna ger systematiska förbättringar i prediktiv kraft över mer konventionella klustermetoder.
I relaterat arbete REF har vi visat hur en allmän Bayesiansk nätverksram kan användas för samtidig lokal (ickelinjär) tidsvarning och klustring av kurvdata.
Probabilistic Models For Joint Clustering And Time-Warping Of Multidimensional Curves
{'venue': 'UAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}