A Quasi-Bayesian Perspective to Online Clustering - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2016

A Quasi-Bayesian Perspective to Online Clustering

Le Li
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 975837
Benjamin Guedj
Sébastien Loustau
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1005755

Résumé

When faced with high frequency streams of data, clustering raises theoretical and algorith-mic pitfalls. We introduce a new and adaptive online clustering algorithm relying on a quasi-Bayesian approach, with a dynamic (i.e., time-dependent) estimation of the (unknown and changing) number of clusters. We prove that our approach is supported by minimax regret bounds. We also provide an RJMCMC-flavored implementation (called PACBO) for which we give a convergence guarantee. Finally, numerical experiments illustrate the potential of our procedure.
Fichier principal
Vignette du fichier
main.pdf (548.1 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...

Dates et versions

hal-01264233 , version 1 (28-01-2016)
hal-01264233 , version 2 (07-04-2017)
hal-01264233 , version 3 (08-04-2017)
hal-01264233 , version 4 (25-05-2018)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-01264233 , version 3

Citer

Le Li, Benjamin Guedj, Sébastien Loustau. A Quasi-Bayesian Perspective to Online Clustering. 2016. ⟨hal-01264233v3⟩

Collections

FMPL
1986 Consultations
480 Téléchargements

Partager

More