Czy istnieje standardowa metoda radzenia sobie z problemem zmiany etykiety w ocenie MCMC modeli mieszanin?

15

Przełączanie etykiet (tj. Rozkład tylny jest niezmienny w stosunku do przełączania etykiet składników) jest problematycznym problemem przy użyciu MCMC do oszacowania modeli mieszanin.

  1. Czy istnieje standardowa (jak w powszechnie akceptowanej) metodologia radzenia sobie z tym problemem?

  2. Jeśli nie ma standardowego podejścia, jakie są zalety i wady wiodących podejść do rozwiązania problemu zmiany etykiety?

bayesian mcmc mixture Whuber
źródło
Zastanawiałem się nad pytaniem „Jak mogę wykonać model MCMC wyjścia na lmer dla modeli o losowych nachyleniach?” ale zastanawiam się, czy to pytanie jest zbędne w przypadku tego pytania. To znaczy, czy „problem zmiany etykiety” przy użyciu MCMC do oszacowania modeli mieszanin powoduje ten sam rodzaj problemu, że pvals.fnc () w languageR może przechwytywać modele MCMC, ale nie modele ze spadkami? Jeśli nie, proszę dać mi znać, a wrócę do zadawania pierwszego pytania.
russellpierce
@drknexus Nie znam R., aby skomentować twoje pytanie. Być może powinieneś po prostu opublikować swoje pytanie z komentarzem, że twój qn może być podszyty do tego pytania.

Odpowiedzi:

14

Tutaj jest miła i dość aktualna dyskusja na temat tego problemu:

Christian P. Robert Multimodalność i zmiana etykiety: dyskusja. Warsztaty nt. Mieszanin, ICMS 3 marca 2010 r.

Zasadniczo istnieje kilka standardowych strategii, a każda z nich ma zalety i wady. Najbardziej oczywistą rzeczą jest sformułowanie przeoratu w taki sposób, aby zapewnić, że jest tylko jeden tryb boczny (np. Zamówić środki składników mixuture), ale okazuje się, że ma to dziwny wpływ na tylną i dlatego nie jest ogólnie używany. Następnie należy zignorować problem podczas próbkowania, a następnie przetworzyć dane wyjściowe w celu ponownego etykietowania komponentów, aby zachować spójność etykiet. Jest to łatwe do wdrożenia i wydaje się działać OK. Bardziej wyrafinowane podejścia zmieniają etykiety on-line, utrzymując pojedynczy tryb lub celowo losowo dopuszczając etykiety, aby zapewnić mieszanie w wielu trybach. Bardzo podoba mi się to drugie podejście, ale nadal pozostawia to problem znaczącego podsumowania wyników. Widzę to jednak jako osobny problem.

Darren Wilkinson
źródło
1
wygląda na to, że link jest zerwany
Edgar Santos
Naprawiłem link, znajdując go na stronie web.archive.org i podając link do kopii tych slajdów udostępnionych przez autora na SlideShare.
Tim
9

Gilles Celeux pracował również nad problemem zmiany etykiety, np

G. Celeux, wnioskowanie bayesowskie dla mieszaniny: problem zmiany etykiety. Proceedings Compstat 98 , ss. 227-232, Physica-Verlag (1998).

Jako uzupełnienie dobrej odpowiedzi @ darrenjw, oto dwa artykuły online, w których dokonano przeglądu alternatywnych strategii:

  1. Jasra i wsp., Markov Chain Method Monte Carlo and Problem of Label Switching in Bayesian Mixture Modeling
  2. Sperrin i wsp., Probabilistyczne strategie ponownego etykietowania dla problemu zmiany etykiety w modelach mieszanin Bayesa
chl
źródło