22/09/2017 - Dirichlet Process and Sparse finite mixture in model-based clustering - Palestrante: Erlandson F. Saraiva (UFMS)

Seminário Conjunto UFSCar/ICMC -

Data: 22/09/2017 (sexta-feira) – 14:00

Local: Sala 43, DEs-UFSCar

Palestrante: Erlandson F. Saraiva,  Instituto de Matemática da UFMS

Título: Dirichlet Process and Sparse finite mixture in model-based clustering

Resumo: Neste seminário vamos discutir o uso de modelos de mistura de distribuições para agrupamento de dados.
Como, em geral, o número de clusters kc nos dados é desconhecido e podendo ser inferior ao número de componentes do modelo de mistura, vamos discutir o uso de distribuições a priori sob os pesos da mistura que levam em consideração a possibilidade do número de clusters kc poder ser aleatório e menor do que o número de componentes k do modelo de mistura. Este tipo de modelagem é denominado na literatura de sparse finite mixture.
Apresentaremos alguns resultados preliminares comparando o desempenho do sparse finite mixture com o modelo de mistura de processos Dirichlet com relação a capacidade de identificação do número de clusters.

Estão todos convidados!