Publication

High-Dimensional Bayesian Clustering with Variable Selection: The R Package bclust

Anthony Christopher Davison, Vahid Partovi Nia
2012
Journal Articles

Résumé

The R package bclust is useful for clustering high-dimensional continuous data. The package uses a parametric spike-and-slab Bayesian model to downweight the effect of noise variables and to quantify the importance of each variable in agglomerative clustering. We take advantage of the existence of closed-form marginal distributions to estimate the model hyper-parameters using empirical Bayes, thereby yielding a fully automatic method. We discuss computational problems arising in implementation of the procedure and illustrate the usefulness of the package through examples.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/d0f209a3-eab3-4e21-b4d1-e494e091bcb5

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

High-Dimensional Bayesian Clustering with Variable Selection: The R Package bclust

Chattez avec Graph Search

Interpret3C: Interpretable Student Clustering Through Individualized Feature Selection

Planning urban proximities: An empirical analysis of how residential preferences conflict with the urban morphologies and residential practices

Generalization of Scaled Deep ResNets in the Mean-Field Regime