分类数据集的可扩展贝叶斯聚类。该包实现了一个分层的Dirichlet(过程)多项式分布的混合。因此,它是一个概率潜在类模型(LCM),可以使用降低层次数据的维数,将个体聚类为潜在类。它可以自动推断用户定义的适当数量的潜在类或找到k个类。该模型基于邓森和邢的论文(2009)<doi:10.1198/jasa.2009.tm08439>,但实现了一个可扩展的变分推理算法,因此适用于大型数据集。在随附的论文中,对其进行了描述和测试Ahlmann-Eltze和Yau(2018年)<doi:10.1109/DSAA.2018.00068>.
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