fabMix：因子分析仪的过度贝叶斯混合节约协方差与未知分量数

使用贝叶斯混合因子分析工具对多元连续数据进行基于模型的聚类（Papastamoulis（2019））<doi:10.1007/s11222-019-09891-z> (2018) <doi:10.1016/j.csda.2018.03.007>). 使用过拟合混合模型估计集群数量（Rousseau和Mengersen（2011））<doi:10.1111/j.1467-9868.2011.00781.x>)：适当的先验假设确保了额外分量的后验权重渐近为零，因此，推断基于“活动”分量。使用吉布斯采样器从过拟合混合物的后验分布中（近似）取样。也可以使用先前的平行回火方案，该方案允许在混合物重量上运行具有不同先前分布的多个平行链。这些链并行运行，可以使用Metropolis-Hastings移动交换状态。八种不同的参数化导致每个簇协方差的简约表示（遵循Mc Nicholas和Murphy（2008））<doi:10.1007/s11222-008-9056-0>). 根据贝叶斯信息准则选择模型参数化和因子数。通过使用等价类代表算法（Papastamoulis和Iliopoulos（2010））对模拟输出进行后处理，处理与标签切换相关的可识别性问题<doi:10.1198/jcgs.2010.09008>，帕帕斯塔穆利斯（2016）<doi:10.18637/jss.v069.c01>).

版本：	5.1
进口：	卢比(≥ 0.12.17),MASS（质量）,do并行,foreach公司,标签.切换,mvtnorm公司,R彩色啤酒,校正图,麦克卢斯特,尾波,ggplot2
链接到：	卢比,RcppArmadillo公司
出版：	2024-02-12
作者：	帕帕斯塔莫利斯泛神经炎[aut，cre]
维护人员：	Papastamoulis Panagiotis<yahoo.gr>的papapast
许可证：	GPL-2型
网址：	https://github.com/mqbssppe/overfittingFABMix
需要编译：	是的
引用：	fabMix引用信息
CRAN检查：	fabMix结果

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