Análisis bayesiano no paramétrico en R

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Estoy buscando un buen tutorial sobre la agrupación de datos al Rusar el proceso de dirichlet jerárquico (HDP) (uno de los métodos bayesianos no paramétricos recientes y populares).

Hay DPpackage(en mi humilde opinión, el más completo de todos los disponibles) en Rel análisis bayesiano no paramétrico. Pero no puedo entender los ejemplos proporcionados en R Newso en el manual de referencia del paquete lo suficientemente bien como para codificar HDP.

Cualquier ayuda o puntero es apreciada.

Una implementación de C ++ de HDP para modelado de temas está disponible aquí (mire la parte inferior para ver el código de C ++)

r bayesian clustering nonparametric suncoolsu
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Respuestas:

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Aquí hay algunos recursos en línea que encontré interesantes sin entrar en detalles (y no soy un especialista en este tema):

La referencia definitiva parece ser

N. Hjort, C. Holmes, P. Müller y S. Walker, editores. No paramétricos bayesianos . Número 28 en la serie de Cambridge en Matemática estadística y probabilística. Cambridge University Press, 2010.

Acerca de R, parece que hay otros paquetes que vale la pena explorar si el paquete DP no satisface sus necesidades, por ejemplo , dpmixsim , BHC o mbsc que se encuentran en Rseek.org .

chl
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Gracias. En realidad solo necesitaba punteros para el paquete R. Agradezco tu ayuda! Por cierto, el libro es asombroso.
suncoolsu
Sin embargo, esperaré a que alguien me señale un paquete R o tutorial que muestre cómo hacer un modelado basado en HDP en R.
suncoolsu
@suncoolsu Nunca probé esos paquetes; así que mi contribución es solo buscar en Google (porque estoy interesado en usar HDP en el futuro, pero no tengo tiempo por el momento, esta es la razón por la que hice mi respuesta CW). Supongo que alguien más acostumbrado a esos métodos proporcionará comentarios perspicaces.
chl