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葱头

swMATH ID: 26314
软件作者: 大卫·B·达尔;瑞安·戴;杰里·蔡英文
描述: 以成对信息为索引的随机分区分布。我们提出了一种以成对相似信息为索引的随机分区分布,使得与相似性兼容的分区具有更大的概率。以距离形式使用成对相似性在一些聚类算法中很常见(例如,层次聚类),但我们展示了如何使用这种类型的信息来定义灵活贝叶斯建模的先验分区分布。分布的一个定义特征是,它在给定数量的子集内的分区之间分配概率,但它不会在具有不同数量子集的分区集合之间转移概率。我们的分布将更多的概率放在分组相似项的分区上,同时保持具有给定数量子集的分区的总概率不变。子集数量(及其矩)的分布是封闭形式的,不是相似性的函数。我们的公式具有明确的概率质量函数(具有易于处理的归一化常数),因此全套MCMC方法可用于后验推断。我们将我们的分布与几个现有的分区分布进行了比较,表明我们的公式具有吸引人的特性。我们提供了三个演示,以突出我们发行版的功能和相对性能。
主页: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5736154/
源代码:  https://github.com/dbdahl/shallot
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引用于: 13文件
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59位作者引用

Dahl,David B。
2 伊曼纽尔·阿里维特
2 亚历山德罗·卡萨
2 大卫·布莱恩·邓森
2 托马斯·布伦丹·墨菲
2 萨利·帕格宁
2 伊戈尔·普伦斯特
2 费尔南多·安德烈斯·金塔纳
2 托马索·里根
2 阿贝尔·罗德里格斯
2 马西米利亚诺·拉索
2 亚当·斯密。
2 理查德·沃尔。
1 格雷格·艾伦比。
1 安东尼亚诺·维拉洛沃斯,伊萨多拉
1 阿瓦洛斯·帕切科,亚历杭德拉
1 马里奥·贝拉哈
1 托马斯·拜恩。
1 费德里科·卡梅伦吉
1 安东尼奥·卡纳尔
1 Dennis P.Culhane。
1 Laura A.M.D'Angelo。
1 德布拉西
1 罗伯塔·德·维托
1 Leo L.Duan。
1 迈克尔·福普
1 克里斯·格林
1 亚历山德拉·古列尔米
1 克里斯蒂安·海宁
1 艾米·赫林(Amy H.Herring)。
1 亚历杭德罗·贾拉
1 托马斯·詹森。
1 法布里奇奥·雷森
1 塞缪尔·伦纳德
1 安东尼奥·利戈
1 刘维拉
1 Lui,Arthur亚瑟
1 西蒙·卢纳戈梅斯
1 马,李
1 梅纳,拉姆塞斯·H。
1 Jeremy M.迈耶。
1 彼得·米勒
1 斯宾塞·纽科姆
1 倪,杨
1 Tom F.奥卡拉汉。
1 索菲亚·夏洛塔·奥尔赫德
1 安德鲁·奥尔珊(Andrew F.Olshan)。
1 佩奇,加里特·L。
1 艾伦·里瓦·帕拉西奥
1 克里斯蒂安·罗伯特。
1 Leah H.鲁宾。
1 斯卡帕,布鲁诺
1 阿曼达·B·斯彭斯。
1 克里斯蒂亚诺·维拉
1 萨拉·韦德
1 克劳迪娅·韦尔哈恩
1 帕特里克·沃尔夫。
1 塔蒂亚娜·西法拉
1 徐彦勋

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