Directional data require specialized probability models because of the non-Euclidean and periodic nature of their domain. When a directional variable is observed jointly with linear variables, modeling their dependence adds an additional layer of complexity. This paper introduces a novel Bayesian nonparametric approach for directional-linear data based on the Dirichlet process. We first extend the projected normal distribution to model the joint distribution of linear variables and a directional variable with arbitrary dimension as a projection of a higher-dimensional augmented multivariate normal distribution (MVN). We call the new distribution the semi-projected normal distribution (SPN); it possesses properties similar to the MVN. The SPN is then used as the mixture distribution in a Dirichlet process model to obtain a more flexible class of models for directional-linear data. We propose a normal conditional inverse-Wishart distribution as part of the prior distribution to address an identifiability issue inherited from the projected normal and preserve conjugacy with the SPN distribution. A Gibbs sampling algorithm is provided for posterior inference. Experiments on synthetic data and the Berkeley image database show superior performance of the Dirichlet process SPN mixture model (DPSPN) in clustering compared to other directional-linear models. We also build a hierarchical Dirichlet process model with the SPN to develop a likelihood ratio approach to bloodstain pattern analysis using the DPSPN model for density estimation to estimate the likelihood of a given pattern from a set of training data.


翻译:方向性数据要求专门的概率模型, 原因是其域域的非欧元性和周期性。 当与线性变量共同观测方向变量时, 模拟其依赖性会增加一层复杂度。 本文介绍了基于 Drichlet 进程对方向线性数据采用新型的Bayesian非参数性方法。 我们首先将预测的正常分布扩大到模拟线性变量和具有任意性的方向变量的联合分布, 以预测从预测的正常模式中继承的识别性问题为基础, 并保持与 SPN 分布的共变性。 我们将新的分布称为半预测正常分布(SPN); 它拥有类似于 MVN 的属性。 然后SPN 将用作Drichlet 模式模型中混合分布的混合物, 以获得更灵活的方向模型模式模型和Berkey图像数据库中用于建立SPNBR 水平性模型的更高性能。 我们建议, 将SPN 模型中S 的模型和S- dirlital 数据模型中的数据分析过程改为SPN 等级级模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

《AI中毒攻击》34页slides
专知会员服务
25+阅读 · 2022年10月17日
不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
69+阅读 · 2022年7月11日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月17日
VIP会员
相关VIP内容
《AI中毒攻击》34页slides
专知会员服务
25+阅读 · 2022年10月17日
不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
69+阅读 · 2022年7月11日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员