2021-05-14
贝叶斯等级混合集群（BHMC）是一种有趣的模型，可提高传统的贝叶斯分层聚类方法。关于生成过程中的父级节点扩散，BHMC用分层Dirichlet过程混合模型（HDPMM）替换传统的高斯 - 高斯（G2G）内核。然而，BHMC的缺点在于它可以在更高级别（即，靠近根节点的那些）中获得比较高的节点方差。这可以解释为节点之间的分离，特别是较高级别的节点之间的分离可能是弱的。试图克服这一缺点，我们考虑最近的推论框架名为后续正规化，这有助于一种简单的方式对贝叶斯模型施加额外的限制来解决原始模型的一些弱点。因此，为了增强群集的分离，我们将后正则化应用于在层次结构的每个级别的节点上强加对节点上的最大边缘约束。在本文中，我们说明了框架如何与BHMC集成，并通过原始模型实现所需的改进。
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