姚伟新;布鲁斯·G·林赛。 用最高后验密度进行贝叶斯混合标记。 （英语） Zbl 1388.62007号 美国统计协会。 104，编号486758-767（2009）. 摘要：贝叶斯混合模型分析的一个基本问题是标签切换，这是由于混合成分在对称先验下不可识别而发生的。我们提出了两种标记方法来解决这个问题。第一种方法由PM（ALG）表示，它基于后验模式和升序算法（一般表示为ALG）。我们使用每个马尔可夫链蒙特卡罗样本作为升序算法的起点，并根据样本收敛到的后验模式标记样本。我们这里的自然假设是，收敛到相同模式的样本应该具有相同的标签。与其他常用的标记方法相比，PM（ALG）标记方法具有一些计算优势。此外，它会自动匹配后向密度最高可信区域的“理想”标签。第二种方法通过最大化标记吉布斯样本的正常似然来进行标记。使用蒙特卡罗模拟研究和实际数据集，我们证明了我们的新方法在处理标签切换问题方面的成功。 引用于47文件 MSC公司： 62C10个 贝叶斯问题；贝叶斯过程的特征 65二氧化碳 蒙特卡罗方法 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 关键词：标签交换;马尔科夫蒙特卡洛;混合物模型;后向模态 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Yao}和\textit{B.G.Lindsay}，美国统计协会104，第486、758--767号（2009年；Zbl 1388.62007） 全文： 内政部 链接