学习混合潜在树模型
灿周、王晓飞、郭建华; 21(249):1−35, 2020.
摘要
近年来，潜在结构学习受到了越来越多的关注。但大多数相关工作只关注纯连续或纯离散数据。本文考虑混合数据挖掘中的混合潜在树模型。我们讨论了这些混合模型的潜在结构学习和参数估计。对于结构学习，我们提出了一种一致的自底向上算法，并给出了精确结构恢复的有限样本界保证。对于参数估计，我们利用矩阵分解提出了一种矩估计，并证明了估计的渐近正态性。在模拟数据和实际数据上的实验证明，该方法对于挖掘层次结构和潜在信息是有效的。
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