Consistency of Bayesian clustering
E. Moreno
Bayesian clustering k random samples is a model selection problem in the class of product partition models, and this talk studies the asymptotic of the posterior distribution of the clusters when k =O(n^a) for 0 ≤a ≤ 1.
We examine the asymptotic for four model priors: the hierarchical uniform prior, the Ewens-Pitman prior, the Jensen-Liu prior and the uniform prior.
We prove that when sampling from a p−clusters model, posterior model consistency holds for both the hierarchical uniform prior and the Ewens-Pitman prior when a is in a subset of [0,1] that depends on p. For the Jensen-Liu prior and the uniform prior the procedure is inconsistent for any a and p ≥ 1.
We also find that the rate of convergence to one of the posterior probability of the true cluster model is larger for the hierarchical uniform prior than for the Ewens-Pitman prior.
Palabras clave / Keywords: clustering, posterior model consistency, product partition model
Programado
Sesión GT02-4: Análisis Multivariante y Clasificación (AMyC-4). Organizadora: Eva Boj del Val
29 de mayo de 2018 17:00
Sala 5
Otros trabajos en la misma sesión
S. Benítez Peña, R. Blanquero, E. Carrizosa, P. Ramírez Cobo
A. Satorra Brucart
J. F. Vera Vera
Últimas noticias
-
04/06/18
Certificados -
13/04/18
Resumen del programa y Programa detallado -
22/03/18
Descuentos en medios de trasporte para congresistas y acompañantes -
01/02/18
Ampliación del plazo de tarifa superreducida -
19/01/18
Ampliación de plazos -
15/01/18
Programación para el día 29 de mayo -
15/01/18
Conferenciantes plenarios -
12/01/18
Sede: Palacio de Congresos -
24/12/17
Sesión plenaria en memoria del Profesor Pedro Gil -
24/12/17
Corrección bases del Premio Ramiro Melendreras
